基于小波阈值理论的光学图像去云处理新算法

摘要：

分析了部分云覆盖的单幅光学遥感图像经过多层小波变换后,景物信息和云噪音在小波分解系数中的分布关系,并提出了云区阈值法来有效去除云噪音.通过选择适当的分界层数,将景物信息、云噪音尽可能分别分配到低层和高层细节系数中.高层细节系数中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根据亮度特征合理选择高层细节系数的亮度阈值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通过对低层、高层细节系数和近似系数分别设置权重,增加景物对比度,减小残留云影响,从而重构得到恢复图像.提出了以信息熵作为分界层数、权重、阈值等参量选择的定量标准.实验证明,按信息熵标准能正确地选择参量,依据本文算法得到的去云效果远优越于同态滤波和Retinex算法,且能充分保留云区以外景物信息.

关键词：图像处理、阈值、权重因子、小波分解、熵

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.73

资助基金：江苏省现代光学技术重点实验室开放课题T8108012

在线出版日期：2010-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3312-3317