融合中红外波段的航空影像去雾算法研究

论文摘要

遥感技术在近年来的快速发展极大得提高了遥感影像的获取数量。得益于更高的分辨率所表达的更优的地表特征,许多遥感应用也得到了更多的发展。然而,在遥感成像中,传感器与目标通常距离间隔很远,所以在可见光光学仪器遥感成像时,由于大气中烟雾、灰尘、水气以及其它微粒的存在,电磁波从物体表面通过大气传播到接收传感器的过程中会发生散射和吸收等相互作用,容易造成图像对比度低、模糊不清、色彩灰暗及目标识别错误等情况,尤其是在城镇重工业区域,雾霾天气易发,使得光学遥感成像数据可利用率降低。广泛存在的雾霾严重得影响了遥感影像的解译与使用,是航空摄影的一大障碍。航空影像去雾算法不仅可以增强航空遥感数据的有效性和可用性,而且可以降低气象条件对航空光学遥感的限制。所以,很有必要研究去除雾霾并利用雾霾相关信息的体系以提高遥感影像的适用性。本文的创新点及主要研究内容如下:1.针对目前国内尚未开展中波红外对地观测相关领域研究的现状,本文使用自主研发的机载中波红外成像系统,生成可见光及中波红外正射影像作为研究数据,在深入分析中波红外谱段辐射特性的基础之上,基于随机森林分类器进行中红外波段分类性能分析,探究中波红外谱段在对地观测领域的潜在价值。2.本文分析了现有的计算机视觉去雾算法及其在遥感影像去雾领域迁移使用的局限性,提出了一种基于卷积回归网络与雾天图像退化模型的航空单影像去雾方法,首先采用白平衡算法归一化待去雾影像大气辐射值,保证训练模型的稳定性,同时恢复白色目标,得到真实无雾影像色彩;然后结合引导滤波优化透射率估计图,消除光晕效应;最后根据雾天图像退化模型反演无雾影像亮度值,实现航空正射影像的去雾。3.基于可见光波段与中红外波段在雾霾天气下成像的不同特性(中波红外因其波长更长可视为不受雾霾影响),本文结合中红外图像模拟方法,提出了融合中红外波段的大尺度机载可见光影像去雾方法。

论文目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 相关领域国内外研究进展

1.2.1 去雾算法研究

1.2.2 遥感影像去雾研究

1.2.3 中波红外对地观测研究

1.3 论文的主要工作及内容安排

2 中波红外波段特性分析

2.1 数据源概况

2.1.1 研究区概况

2.1.2 数据源及预处理

2.2 中波红外波段特征分析

2.2.1 中波红外光谱辐射特性

2.2.2 研究区影像中波红外特性

2.2.3 中红外波段分类流程

2.2.4 中红外波段分类性能分析

本章小结

3 机载可见光影像去雾算法

3.1 雾天图像退化模型

3.1.1 大气光估计

3.1.2 透射率估计

3.2 机载单影像去雾算法

3.2.1 白平衡

3.2.2 训练数据生成

3.2.3 引导滤波

3.3 实验及对比分析

3.3.1 验证数据集实验结果

3.3.2 真实有雾影像实验结果

本章小结

4 融合中红外波段的可见光影像去雾算法

4.1 基于线性回归的中波红外图像模拟生成

4.2 融合中红外波段的去雾算法

4.2.1 算法原理

4.2.2 算法实施步骤

4.2.3 大尺度遥感影像去雾效果

本章小结

5 实验结果对比分析

5.1 评价方法

5.1.1 清晰度模型

5.1.2 可见边梯度变化比

5.1.3 评价指标

5.2 不同去雾算法对比分析

结论与展望

1.结论

2.展望

参考文献

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李青山

导师: 闫利

关键词: 中波红外,白平衡,卷积回归,遥感影像去雾,对比度增强评价

来源: 武汉大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 武汉大学

分类号: P237

总页数: 64

文件大小: 4263K

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