[发明专利]一种遥感图像的云雾信息探测方法

权利要求书

1.一种遥感图像的云雾信息探测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：输入一张遥感图像，利用低通滤波器和导向滤波器获取粗糙云雾估计图；

步骤2：利用暗原色先验获取图像场景的粗糙透过率图和场景的大气天光值，基于粗糙透过率图结合步骤1中获取的粗糙云雾估计图，利用导向滤波器获取精细透过率图；

步骤3：基于步骤1中处理后的粗糙云雾估计图作为输入图和步骤2中得到的精细透过率图和大气天光值，根据大气多次散射图像模型计算出恢复图像的同时，提取出模型中的大气分量将该分量同步骤1中获取的粗糙云雾估计图叠加，就是从遥感图像提取出来的云雾空间强度分布图，其中I为输入图像减去粗糙云雾估计图，A和t为步骤2中获得的天光值和透过率图像，APSF_o和APSF_a分别是大气点扩散函数和天光点扩散函数；

步骤4：依据遥感图像场景中地面观测点得到的大气测量数据和步骤3中获取的云雾空间强度分布图中对应点的数值，利用对数函数进行数据拟合，从而获取实际场景大气测量数据和云雾空间强度分布信息之间的映射关系，实现云雾大气信息的定量化测量。

2.如权利要求1所述的遥感图像的云雾信息探测方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

输入一副有雾遥感图像，构建如下低通滤波器和调整函数对图像进行预处理：

式中H(u,v)是滤波器函数，u，v是频率坐标，σ₀是截止频率；

其中是调整公式的阈值，max(B_cloud)和min(B_cloud)分别是低通滤波输出的非均匀云雾背景图像的最大值和最小值，而k₁，k₂和λ是调整公式的参量；

从而获取图像的雾气粗糙分布图，然后利用输入图像结合导向滤波操作对雾气粗糙分布图进行保边精细化操作，来优化云层边缘信息。

3.如权利要求1所述的遥感图像的云雾信息探测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

依据暗原色先验知识提取图像的暗通道：其中I_dark为获取的图像暗通道，I^c表示图像的各颜色通道分量，Ω(x)表示以x像素位置为中心的局部邻域；利用暗通道，获取图像的大气天光值A和图像透过率t：其中t'为计算得到的初始透过率，ω是常数系数，A^c为天光值的通道分量；然后利用步骤1中获取的粗糙云雾估计图作为引导图，利用导向滤波操作来获取场景的精细透过率图。

4.如权利要求1所述的遥感图像的云雾信息探测方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

根据遥感图像成像范围内相应地面观测点探测到对应时间的实际大气测量数据，结合步骤3中的获取的云雾空间强度分布图中的相应点，利用下面形式的指数函数进行拟合：

y＝-Alog(B(1-x))+C

其中y是大气测量数据值，x是获取的云雾空间强度分布图数据值，A,B,C是需要拟合得到的参数；获取拟合参数后，对步骤3中获取的图像进行逐点映射，最终获取定量化的大气测量数据分布图。