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目的遥感卫星幅宽较大,成像区域内的薄云和雾很难区分,云雾降低了遥感影像的解译精度和对目标地物判别的准确性。传统的云雾去除方法是通过调整图像的对比度和饱和度来提高重建图像的质量,对不均匀分布云雾的适应性不强。为此,本文以"高分二号"(GF-2)遥感数据为例,提出一种结合高斯曲率滤波的雾度图(haze thickness map,HTM)求解算法。方法采用遥感影像的红波段进行HTM求解,首先通过不重叠的滑动窗口对整幅图像取暗像素,得到HTM估计值,利用高斯曲率滤波对其进行平滑,减少噪声干扰,保持地物边缘