【摘 要】
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讨论了数字图像小波分解过程,根据分解系数的频率分布,给出通过小波分解分离单幅遥感图像中云雾和景物的途径。探讨暗通道先验理论,分析云雾和景物暗像素值的差异。在此基础上,建立云层系数的概念,并提出一种根据云层系数从遥感图像中去除云雾的算法。即利用云层系数,估算各像素的云雾浓度,处理高层细节系数以衰减云雾,处理低层细节系数以突出云下景物。给出详细的实现步骤,进行去云雾处理实验,并评价实验效果。结果表明,
【机 构】
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常州工学院,江苏常州213002常州现代光电技术研究院,江苏常州213002南京栎树信息科技有限公司,南京211100
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讨论了数字图像小波分解过程,根据分解系数的频率分布,给出通过小波分解分离单幅遥感图像中云雾和景物的途径。探讨暗通道先验理论,分析云雾和景物暗像素值的差异。在此基础上,建立云层系数的概念,并提出一种根据云层系数从遥感图像中去除云雾的算法。即利用云层系数,估算各像素的云雾浓度,处理高层细节系数以衰减云雾,处理低层细节系数以突出云下景物。给出详细的实现步骤,进行去云雾处理实验,并评价实验效果。结果表明,去云雾效果优于小波加权算法和小波阈值算法。
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