电子科技大学学报
電子科技大學學報
전자과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2013年
3期
390-393
,共4页
王修信%江丽莎%陈云坪%王锦莉
王脩信%江麗莎%陳雲坪%王錦莉
왕수신%강려사%진운평%왕금리
自适应阈值去云%广义交叉验证准则%遗传算法%遥感图像%小波变换
自適應閾值去雲%廣義交扠驗證準則%遺傳算法%遙感圖像%小波變換
자괄응역치거운%엄의교차험증준칙%유전산법%요감도상%소파변환
cloud removal with adaptive thresholds%general crossing validation%genetic algorithm%remote sensing image%wavelet transform
可见光遥感图像最常见的薄云噪声严重地影响其解译的准确性,因此根据薄云噪声主要影响图像的低频信号,提出单波段遥感图像小波变挟自适应阈值去云,图像经小波分解后,薄云噪声与地物信息在低频小波系数的阈值使用遗传算法以广义交叉验证GCV准则作为目标函数自动寻找,然后对小波系数进行阈值化去云.结果表明,该方法可有效去除薄云噪声并保留地物信息,使原来模糊的地物细节信息变清晰,信息熵最高,去云效果优于小波同态滤波,且明显优于同态滤波;不同尺度低频小波系数中薄云噪声与地物信息间的阈值,可用遗传算法和GCV准则有效地自动确定.
可見光遙感圖像最常見的薄雲譟聲嚴重地影響其解譯的準確性,因此根據薄雲譟聲主要影響圖像的低頻信號,提齣單波段遙感圖像小波變挾自適應閾值去雲,圖像經小波分解後,薄雲譟聲與地物信息在低頻小波繫數的閾值使用遺傳算法以廣義交扠驗證GCV準則作為目標函數自動尋找,然後對小波繫數進行閾值化去雲.結果錶明,該方法可有效去除薄雲譟聲併保留地物信息,使原來模糊的地物細節信息變清晰,信息熵最高,去雲效果優于小波同態濾波,且明顯優于同態濾波;不同呎度低頻小波繫數中薄雲譟聲與地物信息間的閾值,可用遺傳算法和GCV準則有效地自動確定.
가견광요감도상최상견적박운조성엄중지영향기해역적준학성,인차근거박운조성주요영향도상적저빈신호,제출단파단요감도상소파변협자괄응역치거운,도상경소파분해후,박운조성여지물신식재저빈소파계수적역치사용유전산법이엄의교차험증GCV준칙작위목표함수자동심조,연후대소파계수진행역치화거운.결과표명,해방법가유효거제박운조성병보류지물신식,사원래모호적지물세절신식변청석,신식적최고,거운효과우우소파동태려파,차명현우우동태려파;불동척도저빈소파계수중박운조성여지물신식간적역치,가용유전산법화GCV준칙유효지자동학정.
