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目前,遥感影像应用的场景越来越多,但受到空气污染或气候等原因影响,局部地区雾霾现象严重,严重影响遥感影像质量。针对这一问题,本文结合遥感影像的特点提出了一种基于暗原色先验的遥感影像去雾方法。首先,结合遥感影像的特点,在求取暗通道过程中设置失效点,排除不符合暗原色先验的像素点;其次,根据获得的暗通道计算大气光值;然后,求取透射率图并用导向滤波精细化,根据大气传输模型求得去雾后的影像;最后,分别用无人机影像和Landsat卫星遥感影像进行去雾实验,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题,以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端,结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点,本文提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先,对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区,分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比,合成新的蓝色波段,以改进暗通道值的获取方法;其次,采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间;然后,对关键参数进行适应性改进试验并采用自动色阶恢复去雾后的影像色彩;最后,利用含雾的无人机影像和GF-2影像进行了试验,并进行了定量评价。试验结果表明,在同等试验条件下,本文方法处理单幅影像的时间比暗原色先验去雾算法的提升4倍以上,且去雾后影像的灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等指标比暗原色先验去雾算法得到的值均有提高,能有效提高有雾影像的清晰度,增强影像色彩和细节。 相似文献
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应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感影像去雾技术具有重大的应用价值.暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法.根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化.实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果. 相似文献
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航空遥感图像以其分辨率高、信息丰富和易于解析处理等优点而得到广泛应用。但是其成像易受云雾天气的影响,特别是在近几年我国雾霾进一步加重的情况下尤为明显。针对航空遥感图像数据含雾较为均匀且不包含天空区域的特点,提出一种改进的基于暗原色先验信息的航空图像的去雾方法。首先,对图像进行2%线性拉伸处理改善图像的视觉效果;随后通过直接计算每个像素点R、G、B的3个颜色通道的最小值求取图像暗原色图;同时由航空图像的特殊性自适应地设置阈值来改善去雾图像效果;最后对去雾后图像采用自动色阶法进行进一步处理,改善暗原色法去雾后图像过暗或者偏色问题。利用不同航空含雾图像进行去雾实验并进行对比分析,结果表明,改进算法能够平衡去雾后图像的色彩使其避免产生偏色现象,获得质量和视觉效果更好的去雾图像。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(11)
针对城区影像中存在的白色建筑物、城市广场、水泥路面等区域暗原色先验失效问题和现有的去雾流程中地物辐射大气透射率计算复杂、耗时的弊端,利用航空影像中的雾分布相对均匀,且景深变化不大的特点,在保证不明显降低去雾效果的前提下,设计了一种新的透射率快速计算方法,实现航空影像的快速去雾处理。利用多幅影像数据进行实验,并设计了一组图像清晰度评价指标,对去雾结果进行定量分析。 相似文献
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由于雾霾的存在,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)获取的图像受到严重影响。利用单一算法很难有效地去除无人机遥感图像中不均匀的雾霾。本文提出了一种新的去雾算法,该方法将图像分割技术与暗原色方法结合起来,实现不均匀雾霾的综合去除。该方法的具体处理过程如下:首先,利用图像分割技术将原图像根据雾的浓度分为淡雾、浓雾两部分;其次,依据暗原色先验理论,获取比较准确的大气光,分别求取大气光的模、方向;再次,利用引导联合双边滤波细化透射率,针对浓雾部分利用局部视网膜皮层理论(Retina-cortex theory,Retinex)增强进一步处理,最终得到恢复的图像。实验结果表明,相比于He和Retinex算法,本文算法在图像细节还原、色彩保真等方面具有更好的处理效果。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(1)
航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高。通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法。当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对比度或自动颜色增强的图像处理方法来提升去雾输出图像的亮度;最后通过计算机编码实现优化算法进行实验,采用无参考的客观图像质量评价方法对优化前后的图像效果量化评价。分析结果表明,在保障运算时间的基础上,优化算法使输出的去雾图像效果更加清晰,符合无人机航拍图像数据质量控制的要求。 相似文献
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针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。 相似文献