[发明专利]一种从单幅遥感图像中去除云雾的方法

摘要

本发明公开一种从单幅遥感图像中去除云雾的方法，包括如下步骤先对原图像作伽玛校正，提高景物部分的清晰度和图像对比度；将云雾和景物数据分别分配到小波分解的高层和低层细节系数；计算高层细节系数的暗通道图，并作权重大于1的加权处理，归一化后得到云层系数；对于高层细节系数，将其重构图与云层系数反转后的结果相乘，去除其中的云雾，保留其中的景物。对于低层细节系数，将其重构图与云层系数放大后的结果相乘，并叠加原低层细节系数重构图，以突出其中云层下的景物信息；两部分细节系数的处理结果和近似系数重构图相叠加，得到最终处理结果。本发明在削弱云层覆盖的同时，提高云下景物的清晰度，并较好地保留云区以外的景物信息。

主权项

一种从单幅遥感图像中去除云雾的方法，包括如下步骤：第一步，原图像预处理：先对原图像作伽玛校正，提高景物部分的清晰度和图像对比度，如果景物较清晰，该步骤省略；第二步，将云雾和景物数据分别分配到小波分解的高层和低层细节系数：将图像作多层小波分解，合理选择分界层数，将分解系数分为低层细节系数、高层细节系数和最高层近似系数，使云雾和景物分开，其中低层细节系数包含景物信息，高层细节系数包含云雾数据；分别重构以上三部分系数，低层细节系数、高层细节系数和最高层近似系数的重构图分别设为d(x,y)、g(x,y)、j(x,y)；第三步，计算云层系数：按公式(2)处理高层细节系数重构图，t(x0,y0)=Kminc∈{r,g,b}{min(i,j)∈Ω[gc(i,j)]}---(2)]]>其中c表示RGB三个通道中的任一通道，Ω为以(x0,y0)为中心的邻域，K为大于1的常数；并按公式(3)归一化处理t(x,y)，得到云层系数为p(x,y)=t(x,y)-min(t(x,y))max(t(x,y))-min(t(x,y))---(3)]]>第四步，处理细节系数：按照公式(4)处理高层细节系数重构图，去除其中的云雾，保留其中的景物；按照公式(5)处理低层细节系数重构图，突出云层下的景物信息，g'(x,y)＝[1‑p(x,y)]*g(x,y)  (4)d'(x,y)＝[1+w*p(x,y)]*d(x,y)  (5)第五步，叠加细节系数的处理结果d’(x,y)、g’(x,y)和近似系数重构图j(x,y)，得到最终处理结果。