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基于高维空间几何信息学的遥感图像去薄云算法
An Novel Algorithm to Remove the Thin Cloud from Remote Sensing Images Based on High-Dimensional Space Geometrical Informatics

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文摘 遥感图像中薄云的存在为遥感图像的判读带来了极大的影响,本文针对遥感图像中的薄云雾提出了一种基于高维空间几何信息学(High-Dimensional Space Geometrical Informatics)(HDSGI)的去云的新算法.基于HDSGI理论,将一副带有薄云的遥感图像作为高维空间中的一点,通过各向同性滤波器将该高维空间点几何分解到不同尺度的两个子空间,对各个子空间的分解分量分别进行抑制、增益变换,将经过变换后的子空间分量合成得到最终所需的去云后遥感图像.采用实际卫星影像和航空影像对该算法进行实验验证,用同态滤波和小波分解算法进行同类算法比较,并采用若干客观图像评价参数评价分析处理后图像.实验结果表明,本文算法不仅能有效降低薄云覆盖及相关的噪音干扰,而且可以增强原始遥感图像边缘信息,达到去除薄云的目的.
其他语种文摘 The presence of thin cloud in remote sensing images has brought great impact for follow-up image interpretation.An novel algorithm was proposed to remove the thin cloud from remote sensing images based on the theory of High-dimensional space geometrical informatics(HDSGI).One Image is mapped into an original point (vector)of a high-dimensional space by the theory of HDSGI,namely,a remote sensing image including of cloud is an point of high-dimensional space.In this new algorithm,through homomorphic filter,this high-dimensional space point is geometrically decomposed into two individual sub-spaces of different scales,decomposition components is done "restraining \ enhancing transformation" separately,the transformed sub-space components had been maken final synthesis be the required remote sensing image without the cloud.Using by actual satellite image and aviation image,experimental results have shown that the algorithm can not only remove the noisy of cloud but also is efficient for enhancing the edge information contrasting to the homomorphic filter and wavelet transform algorithms.
来源 电子学报 ,2011,39(5):1002-1006 【核心库】
关键词 遥感图像 ; 薄云去除 ; 高维空间几何信息学(HDSGI)
地址

中国科学院半导体研究所神经网络实验室, 北京, 100083

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0372-2112
学科 自动化技术、计算机技术
基金 国家自然科学基金青年科学基金
文献收藏号 CSCD:4218641

参考文献 共 9 共1页

1.  王润. 多光谱遥感图像去云方法. 计算机与现代化,2005,6:13-15 被引 1    
2.  Song M. A knowledge-based approach for reducing cloud and shadow. Proc.of 2002 ASPRS-ACSM Annual Conference and FIG 22 Congress,2002 被引 1    
3.  Wang H. The processing technology of removing clouds images based on the multi-resource RS image. Journal of Institute of Surveying Mapping,2001,18(3):41-44 被引 1    
4.  赵忠明. 遥感图象中薄云的去除方法. 环境遥感,1996,11(3):195-199 被引 33    
5.  朱锡芳. 基于Mallat算法遥感图像去云雾处理的改进方法. 遥感学报,2007,11(2):241-246 被引 13    
6.  张新明. 基于小波的同态滤波器用于图像对比度增强. 电子学报,2001,29(4):531-533 被引 26    
7.  陈奋. 高分辨率全色波段遥感影像处理中的图像复原问题研究[博士学位论文],2006 被引 1    
8.  王守觉. 人工神经网络的多维空间几何分析及其理论. 电子学报,2002,31(1):1-4 被引 62    
9.  Shoujue Wang. An algorithm for removing facial makeup disturbances based on high dimensional imaginal geometry. Chinese Journal of Electronics,2006,15(4A):789-792 被引 2    
引证文献 3

1 胡根生 结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复 电子学报,2017,45(12):2855-2862
被引 2

2 王书民 面向高空飞艇平台的视频增强与稳像 吉林大学学报. 工学版,2014,44(1):203-210
被引 0 次

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