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通过分析云部分覆盖的单幅遥感图像,并经过多层小波变换后,得到景物信息和云噪声在小波分解系数中的分布关系,提出能有效去除云噪声的云区阈值法.实验证明,该算法的去云效果远优于同态滤波和Retinex算法,且能充分保留云区以外景物信息.
一种基于小波阈值理论的遥感图像复原新算法
【摘 要】
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通过分析云部分覆盖的单幅遥感图像,并经过多层小波变换后,得到景物信息和云噪声在小波分解系数中的分布关系,提出能有效去除云噪声的云区阈值法.实验证明,该算法的去云效果远优于同态滤波和Retinex算法,且能充分保留云区以外景物信息.
【机 构】
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南京理工大学电光学院,常州工学院电子信息与电气工程学院,苏州大学现代光学技术研究所
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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江苏省现代光学重点实验室课题(T8108012)
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