【摘 要】
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传统遥感图像阴影消除方法的图像噪声去除不彻底，导致阴影消除效果不理想。为此提出基于NSCT算法及Retinex理论的遥感图像阴影消除方法。划分阴影类型，从频率、亮度及颜色方面着重分析其属性。结合阴影属性，在两个不同色彩空间中对阴影检测。研究非下采样波轮廓变换分解过程，分别调整低频与高频系数，确定最终噪声阈值，利用NSCT算法完成图像去噪。利用自适应单尺度Retinex方法，经过参数设定、图像均衡化
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传统遥感图像阴影消除方法的图像噪声去除不彻底，导致阴影消除效果不理想。为此提出基于NSCT算法及Retinex理论的遥感图像阴影消除方法。划分阴影类型，从频率、亮度及颜色方面着重分析其属性。结合阴影属性，在两个不同色彩空间中对阴影检测。研究非下采样波轮廓变换分解过程，分别调整低频与高频系数，确定最终噪声阈值，利用NSCT算法完成图像去噪。利用自适应单尺度Retinex方法，经过参数设定、图像均衡化等操作，并在对数域中，将原始图像和滤波后的图像相减，获取阴影消除后的图像。仿真结果表明，上述方法阴影消除效果好，可获取更高质量的遥感图像。
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