Retinex和小波变换去除遥感图像云雾方法分析.pdfVIP

第 20卷第 5期 常 州 工 学 院 学 报 V o l. 20　N o. 5 2007年 10 月 J ou rna l of C hangzhou In stitu te of Techno logy O c t. 2007 R eti nex和小波变换去除遥感图像云雾方法分析 朱锡芳1, 2 　徐芳芳2 ( 1. 南京理工大学电光学院, 江苏 南京 2 10094; 2. 常州工学院, 江苏 常州 2 13002) 摘要 :基于遥感图像中的云和景物信息频率分布特征 , 介绍了改进的 R etinex 方法和小波变换 两种去云方法的基本原理 , 并结合实验分析两种方法的优缺点 。R etinex 算法对较暗区域的图像处 理有明显效果 , 改进的 R etin ex 方法则是基于经典 R etin ex,对具有较高亮度的遥感图像通过图像变 换方法达到去云的目的。小波变换方法是将图片进行适当层次的小波变换 , 增大低层细节系数 , 突 出景物信息,减小高层细节系数 ,适当减小近似系数 , 最后将所有系数重构 , 得到重构图像 。实验结 果评价及数据表明:基于小波变换方法优于 R etinex 方法 。 关键词 :遥感图像; R etinex; 小波变换 中图分类号 : TP751. 1　　　文献标识码 : A 文章编号 : 167 1 - 0436 ( 2007) 05 - 0008 - 06 　 0　引言 遥感成像过程极易受云雾的影响,遥感图像中被云雾覆盖的区域直接影响了图像的信息判读 、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 。 很多学者提出了多种去除遥感图像中薄云的方法 [ 1 - 3 ] ,但大都是以其他同区域 、同来源的无云图像 作为参考 ,达到去云目的。在实际中, 取得同区域 、同来源的无云参考图像并不容易, 有时必须对单幅图 像进行处理 , 因此 , 本文以去云难度较高的单幅图像作为主要研究内容 , 比较了基于 R etinex 理论和小波 变换理论的去云方法 , 分析了各自的特点 。 1　基于 Retinex理论的去云方法 ( ) ( ) 1964 年 , E. L and 依据人类视网膜 R e tina 、大脑皮层 C o rtex 构造亮度和颜色的感知模型提出了 一种颜色恒常知觉的计算理论 ———R etinex 理论 , 其算法的基本形式为 [ 4 ] (称为单尺度 R e tin ex, 记为 SSR ) 。 　　R ( x, y) = log I ( x, y) - log [ F ( x, y) I ( x, y) ] 　l = 1, …, n ( 1) l l l ( ) ( ) 其中 R x, y 相应于第 l通道的输出, I x, y 是输入图像第 l通道像素的亮度值 , 表示卷积运算 , n 表 l l ( ) 示颜色通道数 , F x, y 表示中心 /包围函数 ,表示为高斯函数形式 2 2 2 - ( x + y ) / σ 　　F ( x, y)