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1、遥感影像去除云的方法
【摘要】：随着遥感技术的迅速发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，但 它也极易受到气候因素的影响，云层遮挡就是影响之一。去云不仅是遥感影像进行 准确解译的基础，也是增强遥感数据有效性、可用性的重要途径，故遥感影像去云 具有十分重要的实际意义。本文在总结常用去云方法基础上，对遥感影像薄云去 除方法从图像处理角度进行了深入研究，对遥感影像厚云处理方法亦进行了探讨 并改进。论文主要研究内容及结论如下：1、总结常用去云方法，得到去除薄云的 基本思路,为后续研究奠定基础。2、对常用遥感影像去薄云的方法分区域处理, 并探讨直方图匹配的改进，实验证明改进方法去云效果更为理想。3、利
2、用数学形 态学中闭开运算的滤波性质，将数学形态学引入遥感影像薄云处理中。将多结构元 素数学形态学应用到去薄云中,深入的探讨了不同结构元素在去云中的作用；在传 统的分通道处理和基于HIS变换处理的基础上,引入数学形态学处理彩色遥感影 像的薄云。研究表明，数学形态学方法去除影像薄云可行有效，在合理选取结构元 素的条件下，处理效果优于传统方法。4、在现有影像厚云去除方法基础上，探讨 并实现了基于影像匹配的厚云去除方法。采用同一地区的航片IKONOS影像上的厚 云遮挡区域进行替换修补实验,实验证明该算法可以实现高分辨率遥感影像厚云 区域的影像修复，直方图匹配及接缝处理后可以达到理想的修补视觉效果。5、
3、引 入平均灰度、标准差、熵值、峰值信噪比和平均绝对偏差等指标对薄云去除后的 影像进行统计分析评价。比较各项指标可知，广义多结构元素方法能够较好地保持 影像细节信息，去薄云处理效果最好;处理彩色遥感影像薄云时，分通道处理方法 优于HIS变换方法。，
关键字：遥感影像去云图像处理同态滤波
一. 实习内容
去除遥感影像lainer.img中的云层
二. 实习目的
遥感成像过程极易受云雾的影响，遥感图像中被云雾遮盖的区域 直接影响了图像的图像信息的判读，分析和使用，使得图像的有效利 用率降低，因此，研究如何有效地减少或消除云雾的影响，对于提高 遥感图像的利用率具有重要的现实意义和经济意义。
4、
三. 去除云层的方法
同态滤波法，小波变换，非监督分类
四. 遥感影像去除云的具体实施方案
1.显示原图像lainer.img
2.对lainer.img进行同态滤波得到lainer-homomorphic影像
同态滤波是运用照度和反射率模型对遥感图像进行滤波处理，常 常应用于揭示阴影区域的细节特征。该方法的基本原理是:减少低频， 增加高频，从而锐化图像边缘或细节特征的图像增强方法，一幅影像 f(x,y)能被表达成照度分量和反射分量两部分的乘积： f(x,y)=i(x,y)*r(x,y)式中i(x,y)为照度分量,r(x,y)为反射分量。
3.对图像lanier.img进
5、行傅立叶变换
傅里叶变换图像就是把输入的空间域彩色图像转换成频率域，把
RGB彩色图像转换成一系列不同频率的二维正弦波傅里叶图像
Spectral Enhancement...
HyperSpectral Tools...
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GIS Analysis...
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Periodic Noise Removal...
Humomorphic Filter...
7、
4.低通滤波：消弱图像的高频组分，而让低频组分通过，是图像更加
平滑，柔和。操作如下所示:
5.对lainer-homomorphic影像进行非监督分类
非监督分类的过程及结果如下所示:
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6.去除云层处理
9、
一幅图像的照度分量通常表现为空间域的慢变化为特征，而反射 分量往往引起突变，特别是在不同物体的连接部分，这些特征导致图 像对数的傅里叶变换的低频部分与照射分量相联系，而高频部分与反 射分量相联系在一起。在图像处理过程中我们可以将云雾信息作为照 射分量来处理，通过使用同态滤波器减少低频的贡献，而增加高频的 贡献来达到云雾去除的效果，其处理流程如下图所示：
F(x,y) TLNTFFTTH(x,y) T 争 FFTTexpTu(x,y)
经过同态滤波的方法去除lainer-homomorphic影像的云层遮盖的结 果如下所示：
五. 结果评价及分析
ERDAS MAGNE遥感图像
10、处理系统，在遥感图像处理上，提供了傅 里叶变换，傅里叶逆变换以及傅里叶变换编译器等功能，为实现较好 的去云效果，利用同态滤波云雾去除的模型对图像进行处理。经处理， 有云雾的遥感图像得到了不同程度的去除，图像模糊程度轻，噪声滤 除的效果较好。
六. 结论
本文从云雾的空域，频域特征进行分析，利用同态滤波处 理图像的基本原理和ERDAS MAGNE强大的图像处理建模功能， 对遥感图像中云雾的覆盖进行去除，因此该方法具有一定的普 适性。
从去云的效果来看，薄云去除有时会导致一些信息的丢失, 只是由于在高通滤波中，滤去低频成分时，也同时滤掉了一些 有用的信息，为此应该将截止频率取小一些；另外该方法对于 大范围存在薄云的去除效果较好，但对厚云的去除效果不佳， 需要进一步探讨研究。
参考文献：
（1） Kenneth R Castkm an数字图像处理【M】北京：电子工业出版 社.1998
（2） 郭德方遥感图像的计算机处理和模式识别【M】北京：电子工 业出版社.
（3） 冯春，马建文，戴秦等，一种改进的遥感处理薄云快速去除方 法【J】国土资源遥感.2004
遥感影像去除云地方法
