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遥感图像条带消除技术

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简介：
遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。 代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。

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  • 遥感图像条带消除技术
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    遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。 代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。
     
  • 高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
     
  • 遥感影像镶嵌中拼接缝的消除技术.pdf
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    本文探讨了遥感影像在镶嵌过程中的拼接缝问题，并提出了一种有效的消除技术，以提高最终图像的质量和连续性。 本段落分析了现有遥感影像镶嵌过程中拼接缝消除方法的优缺点，并提出了一种新的强制改正技术来解决这一问题。通过大量实际图像进行试验验证后发现，所提出的这种方法在拼接缝消除方面表现出色，同时算法简便且易于实现，适用于处理彩色和黑白等多种类型的图像。
     
  • 遥感影像条纹噪声消除：基于图像分解的方法
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    本文提出一种基于图像分解技术的创新方法，专门用于消除遥感影像中的条纹噪声。该方法通过有效分离和处理噪声成分，显著提升了遥感数据的质量与应用价值。 条纹噪声的去除（去条纹）在遥感图像处理领域是一个基本问题，并且对于后续应用具有重要的实际意义。许多变分方法在此方面取得了显著成果并引起了广泛的研究兴趣，然而大多数这些方法主要专注于从受条纹影响的图像中恢复清晰图像，而忽视了条纹本身的结构特征，这可能会导致对原始图像结构造成损害并在恢复过程中留下残留的条纹。 在本段落中，我们平等对待原图和条纹成分，并将去噪任务自然地转化为一个图像分解问题。首先，我们会详细分析条纹的结构特性并提供有关遥感图像的相关先验知识。基于这些信息，我们将提出一种低秩单图像分解模型（LRSID），旨在精确分离原始图像与条纹部分。 该模型采用对条带成分施加低秩约束的方法来处理仅有部分数据受损的情况，并且我们还利用了遥感影像的光谱信息，将二维图像分解方法扩展到三维情况。通过模拟和实际的数据实验验证了所提出的算法的有效性和效率。
     
  • ENVİ遥感图像去条带校正
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    ENVİ遥感图像去条带校正是针对ENVİ卫星数据中常见的条带噪声问题，提出的一种高效、精确的校正方法，旨在提升影像质量，增强信息提取能力。 ### 遥感ENVI去条带校正详解 #### 引言 遥感技术作为地理信息系统的重要组成部分，在环境监测、灾害评估及资源管理等领域得到广泛应用。然而，由于采集过程中受到大气散射、传感器性能以及光照条件等因素的影响，图像质量会有所下降，尤其是条带效应问题严重影响了数据的分析与应用效果。本段落将深入探讨ENVI软件中去条带校正的关键技术点，包括辐射校正和坏线处理的具体方法。 #### 辐射校正：大气校正与条带坏线处理 辐射校正是遥感图像预处理的核心环节之一，其目的是提高图像质量并确保后续分析的准确性。这一过程涵盖多个方面，如大气校正、坏线修复及太阳高度角调整等。本段落将重点介绍在ENVI软件中进行的大气校正与条带坏线处理的实际操作方法。 ##### 大气校正 大气校正是为了去除图像中的路径辐射影响，确保地面的真实情况得以反映。ENVI提供了多种大气校正的方法，包括波段对比法、直方图对比法以及内置功能等。 - **波段对比法**：利用不同波段对大气散射的敏感度差异来估算并消除大气的影响。 - **直方图对比法**：通过比较不同波段的亮度值分布情况，并进行数学运算以抵消大气效应。 - **内置功能校正**：ENVI提供专门工具，能够自动处理多种数据格式的大气校正问题。 ##### 去除坏线条带 坏线和条带噪声是遥感图像常见的质量问题，影响了图像的连续性和可用性。通过使用ENVI提供的技术手段可以有效解决这些问题。 - **去除坏线**：利用特定功能识别并替换图像中的不良行。 - **去条带噪声——傅里叶变换**：将图像转换到频域中，并定义适当的滤波器来移除噪声，然后进行逆向FFT变换以获得无噪的图像。 #### 实践案例分析 本段落通过具体实例深入讲解大气校正与去坏线及条带处理的操作步骤： 1. **大气校正示例**：选取TM_sub数据集中的第二（可见光）和第四波段（近红外），采用对比法或直方图方法来估算并消除大气的影响。 2. **去除坏线条带实例**：利用tm_1.tiff图像，通过ENVI的“ReplaceBad Lines”功能精确定位替换不良行，并应用傅里叶变换技术移除条带噪声。 #### 结论 遥感ENVI去条带校正是提升影像质量的关键步骤之一。它能够有效消除因大气散射和传感器缺陷导致的问题，从而提高数据的应用价值与可靠性。掌握这些技术和方法对于从事遥感图像处理的专业人士来说至关重要。
     
  • 遥感图像处理_matlab tif_tif图像_遥感技术_基于matlab的遥感图像处理
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    本资源专注于基于MATLAB的遥感TIF图像处理技术，涵盖影像分析、数据解译及应用实践等内容，旨在提供全面的技术支持和解决方案。 使用MATLAB进行遥感图像处理的代码实现，其中图像为栅格TIF类型。
     
  • FSDAF_FAST.rar_fsdaf_fusion_图像处理_遥感图像融合技术
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    本资源包提供了一套关于图像处理和遥感图像融合技术的实用工具与文档，特别聚焦于快速融合算法（FSDAF），适用于科研与工程应用。 图像融合技术应用于遥感图像的处理以及时空数据的整合。
     
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    本教程详细介绍了如何使用ETM+数据和ENVI软件中的特定补丁来消除影像中的条带噪声问题。适合遥感数据分析人员参考学习。 ETM+影像条带去除教程结合ENVI补丁的使用方法相当不错。此教程详细介绍了如何利用ENVI提供的特定补丁来处理和优化ETM+卫星影像中的条带问题，帮助用户提升图像质量。
     
  • 遥感技术基础：第五章 遥感图像几何校正.ppt
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    本幻灯片介绍了遥感技术中的关键步骤——图像几何校正。通过纠正卫星或航空影像的空间失真和变形问题，使之更准确地反映地面实际情况，为后续的地物识别与分析打下坚实基础。 遥感技术基础：第五章 遥感图像处理——几何校正展示了关于遥感图像处理中的关键步骤和技术细节，特别是针对几何校正的内容进行了详细的讲解。这一章节对于理解和掌握如何提高遥感影像的准确性和可用性至关重要。
     
  • 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。