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基于大气散射模型的遥感图像去除浓云和烟雾的方法

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简介：
本研究提出了一种利用大气散射模型有效去除遥感图像中浓云及烟雾干扰的新方法，显著提升了图像清晰度与信息提取精度。 针对遥感图像上因浓云或烟雾覆盖导致无法判读地物信息的问题，本段落从大气散射模型出发研究了直接传播的衰减光与散射的大气光模型，并采用改进型Retinex算法进行处理。具体步骤如下：首先将原图取补色，使灰白区域变为较暗；其次通过标准差较小的单尺度Retinex算法增强图像，突出较暗区域内各层次信息；最后再次对图像取补色以强调云或烟雾覆盖下的地物细节。实验结果显示，该方法能有效去除浓云和烟雾的影响，尤其是在处理浓密的云层或大量烟雾时效果显著。

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  • 基于大气散射模型的遥感图像去除浓云和烟雾的方法
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    本研究提出了一种利用大气散射模型有效去除遥感图像中浓云及烟雾干扰的新方法，显著提升了图像清晰度与信息提取精度。 针对遥感图像上因浓云或烟雾覆盖导致无法判读地物信息的问题，本段落从大气散射模型出发研究了直接传播的衰减光与散射的大气光模型，并采用改进型Retinex算法进行处理。具体步骤如下：首先将原图取补色，使灰白区域变为较暗；其次通过标准差较小的单尺度Retinex算法增强图像，突出较暗区域内各层次信息；最后再次对图像取补色以强调云或烟雾覆盖下的地物细节。实验结果显示，该方法能有效去除浓云和烟雾的影响，尤其是在处理浓密的云层或大量烟雾时效果显著。
     
  • 基于大气散射模型的图像去雾研究——论文探讨.pdf
    优质
    本论文深入探讨了基于大气散射模型的图像去雾技术，通过分析和实验验证提出了一种有效提升去雾效果的方法。 为了获取清晰的去雾图像，朱宁波和阮俊冬提出了一种基于暗原色先验和边界约束的单幅图像去雾算法。首先采用暗原色理论和边界约束理论分别获得天空区域的信息。
     
  • 去除遥感图像中的云层
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    本项目聚焦于开发高效算法，旨在自动识别并移除卫星影像上的云覆盖，确保数据连续性和准确性。 遥感图像处理参考文档提供了关于去云实验的具体步骤，可供学习和参考。
     
  • 基于MATLAB的遥感图像去雾技术
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    本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的遥感图像去雾算法，旨在改善低能见度下的影像质量。通过优化透射率估计和大气散射模型，有效提升了图像清晰度与细节展现能力。 在使用遥感影像的过程中经常会遇到灰蒙蒙的影像资源，在找不到替代影像的情况下，可以利用MATLAB编程对其进行图像处理以改善质量。
     
  • 基于6S模型的遥感影像大气校正
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    本研究提出了一种基于6S辐射传输模型的大气校正方法，旨在提升遥感影像的质量和精度。该方法通过精确模拟太阳辐射在大气中的传播过程，有效去除大气对图像的影响，增强地物信息的准确提取能力，在环境监测、城市规划等领域具有广泛应用前景。 这段文档包含了关于6S（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV)）的介绍，并附有部分输入测试数据。非专业人士可能难以理解这些内容。
     
  • 遥感图像的去云处理
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    遥感图像的去云处理是指利用各种技术手段减少或去除卫星影像中的云层遮挡，以提高图像质量和数据分析准确性。 遥感图像在成像过程中常常受到云层的干扰，尤其是被厚云遮挡的部分会导致遥感数据完全丢失，降低了数据的有效利用率，并影响了后续专题信息提取的准确性。因此，进行遥感去厚云处理的主要目标是恢复那些受遮挡区域的信息，同时确保其他未受影响区域的数据不发生失真。
     
  • 基于6S模型的Landsat 7遥感影像大气校正
    优质
    本文提出了一种基于6S辐射传输模型的大气校正方法，专门针对Landsat 7 ETM+传感器获取的数据进行优化处理，以提升影像质量。 本段落以青岛市Landsat 7遥感影像为例，详细介绍了6S模型的大气校正方法，包括参数输入步骤以及结果分析。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾方法.rar
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，旨在去除或减轻雾霾天气对图像质量的影响。包含详细代码和示例数据集。 基于MATLAB的图像去雾技术主要包括暗通道去雾和直方图均衡化去雾等多种方法。这些技术能够有效改善雾霾天气下拍摄的照片或视频的质量，使图像更加清晰明亮。在实际应用中，通过分析图像中的暗通道信息可以准确估计大气散射情况，并据此对图像进行校正处理；而利用直方图均衡化则可以在一定程度上增强去雾效果的同时保持场景的自然感和真实度。
     
  • 基于小波变换的遥感影像中薄云去除技术
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    本研究提出了一种利用小波变换处理和消除遥感图像中的薄云干扰的技术方法，提升图像清晰度与信息提取精度。 由于小波变换具备多分辨率分析能力和自适应性,它常被用作图像去噪的有效手段之一。本段落从遥感影像中的薄云噪声特征出发，采用两种方法对含有薄云的遥感影像进行去噪处理：首先，使用DB系列和SYM系列的小波基函数对包含薄云的遥感影像实施小波变换降噪，并通过对比发现db5小波母函数得到的最佳效果。其次，应用Bridge-Massart阈值模型进一步优化含薄云噪声的图像质量。实验结果表明，在初步处理的基础上再使用Bridge-Massart阈值方法去噪的效果更佳。基于此研究提出了一种新的利用小波技术去除遥感影像中薄云的方法，并且与传统的仅用小波变换法相比，该新方法在降噪效果上具有明显优势。
     
  • 基于直方图改进的图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于直方图改进技术的图像去雾算法，旨在增强有雾条件下图像的清晰度和视觉效果。通过优化直方图分布来恢复图像细节，使处理后的图像更具真实感和对比度。 为了进行图像去雾实验，我们采用了全局直方图均衡化和局部直方图均衡化算法，并使用Retinex增强算法作为这些方法的补充，以优化基于直方图的图像去雾技术。