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1、 遥感图像论文：遥感图像中的云区域检测及去除方法研究【中文摘要】遥感成像的主要障碍之一是图像采集过程对天气条件的敏感性,所产生的图像往往存在着云的覆盖,在很大程度上影响遥感信息获取的质量,不利于遥感图像的分析与解译。遥感技术图像中所谓的云去除的问题,是一个重要的困难,它影响了对地球表面的观察。本文主要研究内容是基于数字图像处理的角度来消除单幅遥感图像的云层的覆盖,主要分为下面几个方面：(1)卫星遥感图像的获取及其模糊机理的分析；(2)常用的去云方法的分析和总结；(3)通过最小交叉熵的准则来获取遥感图像的最优阂值,检测出来的云区域边界细节信息比较详细,并使检测出来的云区域与下垫面之间信息量的差异
2、最小(4)对检测出来的云区域进行形态学运算,排除与整个云区域不相连的,小的光亮的地物表面,能够很好的区分云区域和下垫面；(5)将数字图像修复的理念引入到遥感图像的去云处理上；(6)在原有的曲率驱动扩散修复模型(CCD 模型)上,设计一种动态计算 值的方法,达到去除遥感图像中云区域的,已基本能满足人眼的目视效果,没有明显的修复痕迹；(7)采用了目视的直观评价和统计量的客观评价两个方面来对遥感图像进行去云处理的算法进行分析,从多角度对实验的结果进行综合的评价。【英文摘要】One of the major limitations of remote-sensing imaging could be
3、its sensitivity to weather conditions during the image acquisition process. The resulting images are frequently contaminated by clouds,which is affected the information quality of remote sensing to a large extent,and is not conducive to the analysis and interpretation of remote sensing image. Remote
4、 sensing has to cope with the so-called cloud removal problem which is an important difficulty affecting the observation of the Earth surface.The main research content is to eliminate cloud cover of single remote sensing images from the perspective of digital image processing,and is divided into the
5、 following aspects:(1) Gain the satellite remote sensing image and analysis the fuzzy mechanism.(2) Summarize and analysis the basic ideas of removing cloud cover.(3) Through the optimal threshold value which is selected by the smallest cross-entropy criteria to detect cloud area. The experimental r
6、esults present that this method can detect more details of the cloud area boundary,and make the smallest difference between the cloud region and the underlying surface.(4) The morphology opening operation is used to exclude smaller bright pixels of land cover not connected to the cloud area, which a
7、re mistaken as the cloud pixels.The experimental results present that this method can distinguish the cloud area from the underlying surface clearly.(5) The concept of digital image inpainting technique is introduced to the image processing of removing cloud cover in remote sensing.(6) Based on the
8、original Curvature-driven diffusion inpainting model(CCD model),a dynamic method of calculating (?) values is designed to the purpose of removeing the cloud area in remote sensing,and basically to meet the visual effect of human eyes,without obvious signs of inpainting. (7) Intuitive visual evaluati
9、on and objective evaluation of statistics two sides is adopted to analyze the algorithm of remove the cloud cover in remote sensing,and to evaluate the experimental results from the multi-perspective comprehensively.【关键词】遥感图像 去云 最小交叉熵 数学形态学 图像修复 CCD 模型【英文关键词】Remote Sensing Image Cloud-removal Minimu
10、m Cross-entropy Morphological Image Inpainting CCD model【目录】遥感图像中的云区域检测及去除方法研究 摘要 3-4 Abstract 4-5 目录 6-8 第一章 绪论 8-14 1.1 引言 8-10 1.2 课题研究背景 10-11 1.3 课题研究意义 11-12 1.4 主要研究工作以及内容安排 12-14 1.4.1 本文主要的研究工作 12 1.4.2 论文的组织结构 12-14 第二章 遥感图像的获取及模糊机理分析 14-25 2.1 卫星遥感图像的获取 14-19 2.1.1 卫星遥感系统的概述 14-15 2.1.2 星
11、载系统 15-17 2.1.3 地面系统 17-19 2.2 卫星遥感图像的模糊机理分析 19-20 2.2.1 大气的干扰效应 19-20 2.2.2 图像退化 20 2.3 遥感图像的去云方法的研究现状 20-25 2.3.1 多光谱图像的去云方法 21-22 2.3.2 多幅图像叠加的去云方法 22 2.3.3 基于同态滤波的去云方法 22-23 2.3.4 基于数据融合的多传感器遥感图像去云的方法 23-24 2.3.5 基于单幅图像的去云方法 24-25 第三章 云区域检测及去除的相关理论原理 25-39 3.1 区域检测 25-29 3.1.1区域检测概述 25-26 3.1.2
12、区域检测的主要方法 26-27 3.1.3 阈值法 27-29 3.2 数学形态学 29-31 3.2.1 数学形态学的基本概念 29-30 3.2.2 数学形态学基本运算 30-31 3.2.3 数学形态学结构元素的选取 31 3.3 PDE、图像修复的原理及模型 31-39 3.3.1 图像修复概述 31-32 3.3.2 最佳猜测原理与 Bayesian 框架理论 32-34 3.3.3 几种常见的图像修复模型 34-39 第四章 遥感图像云区 域检测 39-49 4.1 引言 39-40 4.2 基于最小交叉熵的遥感图像云区域检测 40-42 4.2.1 阈值法区域检测 40 4.2.
13、2 基于最小交叉熵准则的云区域检测 40-42 4.3 数学形态学运算 42-43 4.4 云区域检测流程 43-44 4.5 实验结果分析及结论 44-48 4.6 本章小结 48-49 第五章 基于偏微分方程的图像修复去云方法 49-65 5.1 引言 49-51 5.2 基于偏微分方程的图像修复去云方法 51-56 5.2.1 曲率驱动扩散修复模型(CCD 模型) 51-55 5.2.2 改进的曲率驱动扩散修复模型(CCD 模型)算法 55-56 5.3 算法的执行步骤 56-57 5.4 实验结果分析及结论 57-64 5.4.1 实验的目视结果 57-60 5.4.2 实验结果统计分析及评价 60-63 5.4.3 结论 63-64 5.5 本章小结 64-65 第六章 总结及展望 65-67
