空间光学遥感影像的实时清晰度提升技术研究

doi:672679B13FE7B89C602AC8385DC6C7EC

	空间光学遥感影像的实时清晰度提升技术研究
	邵帅
学位类型	博士
导师	郭永飞
	2019-06-01
学位授予单位	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位授予地点	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
关键词	遥感相机清晰度云雾干扰低照度遥感图像 Retinex理论
摘要	近几十年来,我国的空间遥感技术迅速发展,遥感影像广泛应用于军事以及民用的多个领域。由于在光学遥感图像的成像链路中会存在大气扰动、电子信号转换等退化因素,引起遥感影像的退化,导致遥感影像的清晰度下降,严重影响了遥感图像的应用价值。为了提高遥感影像的清晰度及可辨识性,对导致图像清晰度下降的影响因素进行了总结与分析,论文针对大气层中薄云薄雾所干扰的遥感图像以及在成像光照条件不足、云块遮挡时所产生的低照度图像等问题进行清晰化处理研究,主要完成了以下五个方面的工作:(1)介绍了空间遥感技术的特点以及国内外空间遥感卫星的发展情况,讨论了影响相机成像性能的主要因素,分析了遥感影像清晰度提升的重要性,并介绍说明了论文的研究背景与意义,总结了遥感影像的云雾去除方法以及低照度遥感影像增强方法的国内外研究现状。(2)介绍了空间遥感相机的系统组成与成像原理,对云雾图像的成像机理进行了详细的分析,为薄云薄雾图像清晰化处理方法的研究提供了理论依据。分析了低照度遥感图像的特点,分别从参考型图像评价与无参考型图像评价两方面研究分析了遥感影像清晰度评价指标,为清晰化处理算法效果的评价提供了判断依据。(3)提出了一种基于多变量线性回归模型的单幅遥感影像的去雾方法,对与雾浓度相关的几种图像特征参数进行分析,建立了多变量线性回归模型,利用梯度下降算法对模型中的参数进行学习,从而获得透射率的有效估计,然后利用加权四叉树的方法对大气环境光进行估计,最后根据云雾天图像退化模型进行图像复原,实验结果表明本文在薄云薄雾去除上取得了很好的效果;提出了一种在HSI颜色空间的单幅遥感图像云雾去除方法,将图像变化到HSI色彩空间进行处理更加具有针对性,原始图像中的彩色信息得到了一定的保护,相比于上一节中的提出的基于特征学习模型的单幅图像去雾方法,实验结果表明应用该方法处理后的图像具有更好的视觉效果和颜色保真度。(4)研究了针对低照度遥感影像的增强方法,提出了利用改进的多尺度Retinex算法与局部对比度自适应调整相结合的方法来改善图像质量,通过使用Sigmoid函数替换多尺度Retinex算法中的对数函数来减少数据丢失;为了使局部细节信息得到更好的改善,在利用改进的多尺度Retinex算法处理后进行自适应局部对比度增强,提高图像局部对比度,有效地改善了低照度遥感图像的视觉效果。(5)为了验证本文中的遥感影像清晰化处理算法的性能,对本文的遥感图像清晰化处理算法进行了基于图像硬件处理平台的处理实验,实验结果表明,算法能够有效的提升图像的清晰度、改善图像的视觉效果,算法能够基本满足实时性要求,为算法在实际应用上提供了依据。本文对空间光学遥感影像的实时清晰化处理技术进行了深入研究,提出了薄云薄雾干扰遥感影像的清晰化处理方法、低照度遥感影像的清晰化处理方法,并进行了相关的实验分析与验证,结果表明遥感图像的清晰度得到了提升、遥感图像的视觉效果变得更好,算法可以在图像硬件处理平台上实现,能够基本满足实时性要求。
页数	133
DOI	672679B13FE7B89C602AC8385DC6C7EC
语种	中文
引用统计
文献类型	学位论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63851
专题	中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式 GB/T 7714	邵帅. 空间光学遥感影像的实时清晰度提升技术研究[D]. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所). 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2019.

条目包含的文件
文件名称/大小	文献类型	版本类型	开放类型	使用许可
空间光学遥感影像的实时清晰度提升技术研究（5518KB）	学位论文		开放获取	CC BY-NC-SA	请求全文