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基于小波变换的遥感影像中薄云去除技术

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简介:
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。

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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。
  • 融合
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    本研究探讨了利用小波变换技术对遥感影像进行高效融合的方法,旨在提高图像的空间分辨率和光谱信息丰富度,为环境监测、城市规划等领域提供技术支持。 遥感作为一种对地观测的综合性技术,在其出现和发展过程中满足了人们对自然界认识与探索的实际需求,并且具备其他技术手段所不具备的独特优势。MATLAB作为一款灵活实用的编程软件,已经在遥感图像处理领域得到广泛应用,通过它能够实现诸如图像增强、滤波及图像融合等操作,从而促进对遥感影像深入理解和广泛运用。本段落介绍了采用小波变换方法来整合高分辨率和多光谱影像,并对其结果进行了分析,展望了未来遥感图像融合技术的发展前景。
  • PCA和融合
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    本研究探讨了结合主成分分析(PCA)与小波变换的方法,旨在优化遥感图像的融合效果,提升图像的空间分辨率及信息量。 基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法是一种结合了主成分分析(PCA)和小波变换技术的数据处理方式,用于提高遥感图像的质量和细节表现能力。这种方法通过利用PCA进行数据降维并提取关键信息,然后应用小波变换来增强不同频段的信息,从而实现多源遥感影像的有效集成与优化展示。
  • 优质
    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。
  • ENVIwavelet.rar_ENVI_ENVI融合_
    优质
    本资源包提供ENVI软件中实现的小波变换工具与技巧,涵盖小波融合方法,适用于遥感图像处理和分析。 ENVI遥感软件包含小波融合程序。
  • ArcMap背景工具
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    本小工具专为ArcMap用户设计,旨在便捷地去除遥感影像中的不需要背景,提升图像分析和处理效率。 ArcMap去遥感影像背景小工具(.exe): 1. 背景:遥感影像的黑色背景。 2. 功能:去除影像背景,并按行政区代码对影像进行排序,所有影像数据需先保存为mxd格式。 3. 使用环境:适用于ArcMap 10.1及以上版本和Windows 7操作系统。 4. 开发环境:Win7 ArcEngine10.1+vs2010(.NET 4.0)。 备注:不确保所有环境均适用。压缩包内附有使用说明。
  • 交通图
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    本研究提出了一种利用小波变换处理交通监控图像中雾霾影响的方法,有效提升了夜间或恶劣天气条件下的视觉清晰度和交通安全。 雾天对交通出行产生了影响,并且安全出行是每个人都关心的问题。为此,提出了一种基于小波变换的交通图像去雾方法以获取更多关于含雾图像的信息。此方法首先在RGB颜色空间中进行直方图均衡处理来增强整个图像的对比度;然后,在HSV色彩空间内对V分量执行小波变换,并将分解出的低频子带通过双边滤波方式进行处理,而多个高频子带则采用非线性方式转换。接着,使用小波逆变换重新组合经过上述处理后的低频和高频子带。最后一步是将两幅图像进行线性结合以生成最终去雾效果良好的图片。实验结果显示该方法相较于其他技术能提供更丰富的信息,并且更加易于人眼观察理解。
  • 处理.zip
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    去云处理的遥感影像项目专注于开发和应用先进的算法和技术,用于去除卫星或航空遥感图像中的云层遮挡,以获取更清晰、完整的地表信息。 该补丁文件可以直接放置于ENVI软件安装目录的save_add子目录下。随后启动ENVI软件,在BaseTools下的Preprocessing(预处理)菜单中的General Purpose Utilities子菜单里找到TM6去条带(改进)工具,即可使用。此外还附有详细的步骤说明以供参考。
  • MATLAB融合
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    本研究利用MATLAB平台,采用小波变换技术对多源遥感影像进行高效融合处理,旨在提升图像质量和信息提取精度。 基于MATLAB的小波变换遥感图像融合的文档适合从事遥感领域的人员阅读。