基于小波变换的遥感图像去云方法

envi遥感影像条带去除原理遥感影像条带去除是指通过一定的算法和处理，消除遥感影像中出现的条纹状噪声，保持影像的准确性和清晰度。

在遥感应用中，条带噪声产生的原因通常是由于遥感传感器的性能问题、地面观测条件等因素导致的，对于遥感应用而言，这些噪声会影响到图像的真实性和可用性。

因此，去除影像的条带噪声是遥感影像处理中的重要环节之一遥感影像条带去除的原理主要有以下几个方面：1.噪声建模：首先需要对条带噪声进行建模。

噪声建模可以通过统计学方法来实现，比如统计其中一个区域内的噪声分布情况，然后对其进行分析和建模，找出噪声的统计规律和特征。

这样可以为后续的去除算法提供依据和基础。

2.频域滤波：频域滤波是常用的一种去除条带噪声的方法。

主要思想是将影像转换到频域，利用频率的特征来进行滤波处理。

其中常用的方法包括傅里叶变换、小波变换等。

通过对频域图像进行滤波处理，可以抑制条带噪声的效果。

3.统计滤波：统计滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于统计学原理对图像进行滤波处理。

常见的统计滤波方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

针对条带噪声，可以选择合适的统计滤波方法进行处理，例如中值滤波可以有效地抑制条带噪声。

4.图像增强技术：图像增强技术也可以用于去除条带噪声。

例如，直方图均衡化可以通过对图像的灰度级进行重新分布来增强图像的对比度，从而达到去除条带噪声的效果。

5.空间滤波：空间滤波是根据图像空间域的像素值进行滤波处理。

常见的空间滤波方法有邻域平均法、拉普拉斯算子法等。

通过利用空间滤波，可以将条带噪声进行平滑处理，减小噪声对图像的影响。

综上所述，遥感影像条带去除的原理主要包括噪声建模、频域滤波、统计滤波、图像增强技术和空间滤波等方法。

不同的影像条带噪声去除方法各有优势和适用场景，需要根据具体情况选择合适的方法进行处理，以达到去除条带噪声的效果。

遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。

在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。

然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。

本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。

一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。

多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。

它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。

在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。

光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。

通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。

光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。

例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。

光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。

常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。

二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。

纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。

在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。

在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。

灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。

纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。

图像处理中的小波变换研究在当今数字化的时代，图像处理技术在众多领域都发挥着至关重要的作用，从医学诊断到卫星遥感，从娱乐产业到工业检测，无一不需要对图像进行精确的处理和分析。

而在众多图像处理的方法中，小波变换以其独特的优势成为了研究的热点。

那么，什么是小波变换呢？简单来说，小波变换是一种将信号或图像分解成不同频率和时间尺度成分的数学工具。

与传统的傅里叶变换不同，小波变换能够同时提供时间和频率的局部信息，这使得它在处理非平稳信号和图像时表现得更加出色。

我们先来看看小波变换在图像压缩方面的应用。

在数字化图像中，往往存在大量的冗余信息。

通过小波变换，可以将图像分解为不同的子带，然后根据人类视觉系统的特点，对不重要的子带进行更粗的量化或者直接舍弃，从而实现图像的高效压缩。

比如，在 JPEG2000 图像压缩标准中，就采用了小波变换作为核心技术，相比传统的 JPEG 压缩标准，能够在相同的压缩比下提供更高质量的图像。

在图像去噪方面，小波变换也有着出色的表现。

图像中的噪声通常是随机分布的，而且在不同的频率和位置上具有不同的强度。

通过小波变换，可以将噪声和图像的有用信息分离到不同的子带中。

对于噪声所在的子带，可以采用适当的阈值处理方法来抑制噪声，同时最大程度地保留图像的细节。

这种方法在去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型时效果显著。

再说图像增强，小波变换同样能大显身手。

通过对图像进行小波分解，可以得到不同尺度下的细节信息。

对这些细节信息进行适当的增强处理，比如调整对比度、增强边缘等，然后再进行重构，就能够得到增强后的图像。

这样的处理方式能够在突出图像重要特征的同时，避免对整体图像造成过度的失真。

小波变换在图像融合中也发挥着重要作用。

当需要将多幅来自不同传感器或者在不同条件下获取的图像融合为一幅时，小波变换可以将每幅图像分解为不同的频率成分，然后根据一定的融合规则，对这些成分进行组合，从而得到融合后的图像。

这种方法能够有效地保留源图像中的重要信息，提高融合图像的质量和信息量。

一种基于小波变换的图像去雾方法作者：贺欢吐尔洪江·阿布都克力木何笑来源：《电脑知识与技术》2020年第23期摘要：为获得雾天图像的重要信息，提出一种基于小波变换的图像去雾方法。

对含雾图像进行一层小波分解，对低频图像进行单尺度Retinex增强和同态滤波处理，然后将处理过的两个低频图像进行线性组合得到新的低频图像，最后将新的低频图像与未处理的高频图像进行小波逆变换重构，得到最终得去雾图像，实验结果表明，与其他去雾方法相比，本文方法处理的图像清晰度较高，时间较快。

关键词：小波变换;Mallat算法;单尺度Retinex;同态滤波中图分类号：TN957.52; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）23-0176-02Abstract： This paper proposes an image to fog method based on wavelet transform. To a layer of fog image wavelet decomposition， single-scale Retinex in low-frequency image enhancement and homomorphic filtering processing finally will be processed two linear combinations of the low-frequency image to a new low-frequency image， the final will be a new low-frequency image and unprocessed inverter in the high-frequency image with wavelet reconstruction， eventually， have to go to the fog image， the experimental results show that compared with other methods to fog， the method to deal with higher image resolution， time quickly.Key words： wavelet transform; mallat algorithm;; single scale retinex; homomorphic filtering雾霾天气在生活中处处可见，常常给人灰蒙蒙的感觉，在这种情况下获取的图像，图像分辨率和对比度下降，图像大量的细节信息损失，视觉效果不佳，严重影响视觉系统对特殊目标的识别。

遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器或不同波段的遥感图像进行融合，以获取更丰富的信息和更高的分辨率。

在遥感领域，图像融合技术被广泛应用于土地利用分类、环境监测、资源调查等领域。

本文将介绍几种常见的遥感图像融合方法，以及它们的优缺点和适用范围。

首先，基于像素级的遥感图像融合方法是最简单和常见的方法之一。

这种方法将来自不同传感器的图像进行逐像素的加权平均或逻辑运算，以获得融合后的图像。

这种方法的优点是简单易行，适用于大多数遥感图像。

然而，由于它忽略了图像的空间信息，导致融合后的图像质量较低，对细节的保留不足。

其次，基于特征的遥感图像融合方法通过提取图像的特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征信息进行融合。

这种方法能够更好地保留图像的细节信息，提高融合后图像的质量。

然而，这种方法需要对图像进行复杂的特征提取和匹配，计算量较大，且对图像质量和几何精度要求较高。

另外，基于变换的遥感图像融合方法是利用变换域的方法对图像进行融合，如小波变换、PCA变换等。

这种方法能够更好地提取图像的频域信息，获得更高质量的融合图像。

然而，这种方法对图像的几何变换和配准要求较高，且需要较高的计算复杂度。

此外，基于深度学习的遥感图像融合方法是近年来的研究热点。

通过使用深度神经网络对图像进行端到端的融合，能够更好地提取图像的语义信息，获得更高质量的融合图像。

然而，这种方法需要大量的训练数据和计算资源，且对算法的调参和模型的选择要求较高。

综上所述，不同的遥感图像融合方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。

在实际应用中，需要根据具体的需求和条件选择合适的融合方法，以获得最佳的效果。

希望本文能够对遥感图像融合方法有所了解，并为相关研究和应用提供参考。

遥感技术中遥感影像的处理方法详解遥感技术是利用遥感设备获取地球上的图像和数据，以了解地球表面的各种特征和现象。

遥感影像是遥感技术的核心输出，它通过对地球表面进行高分辨率的拍摄和记录，提供了丰富的地理信息。

在遥感技术中，遥感影像的处理方法至关重要。

正确的处理方法可以提取出影像中有价值的信息，帮助我们深入了解地球表面的特征和变化。

下面将详细介绍几种常用的遥感影像处理方法。

1. 遥感影像的预处理遥感影像在传输和记录过程中可能会受到一些噪声和干扰的影响，因此需要进行预处理。

预处理的目标是去除噪声、调整图像的对比度和亮度，使得影像更适合进行后续的处理和分析。

常见的预处理方法包括数字滤波、辐射定标和大气校正等。

2. 遥感影像的几何校正遥感影像获取时可能会受到地球表面形变、传感器姿态等因素的影响，导致影像出现几何失真。

几何校正的目标是将影像的几何特征恢复到真实地面情况下的状态，使得影像能够准确地反映地面特征。

常见的几何校正方法包括地面控制点的定位和影像配准等。

3. 遥感影像的分类遥感影像的分类是将影像中的像素按照一定的特征进行划分和归类的过程。

根据不同的应用需求，遥感影像的分类可以包括地物类别的划分、植被覆盖度的估计、土地利用类型的分析等。

常见的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。

4. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指比较不同时段的遥感影像，分析地表特征在时间上的变化情况。

变化检测可以用于监测自然灾害、城市扩张、森林砍伐等方面的变化。

常见的变化检测方法包括像素级变化检测和基于对象的变化检测等。

5. 遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源、多光谱或多分辨率的遥感影像进行融合，以提高遥感影像的空间和光谱分辨率。

数据融合可以增强遥感影像的细节信息，改善遥感影像的可视化效果，提高遥感影像在各种应用中的精度和效果。

常见的数据融合方法包括主成分分析、小波变换和多尺度分析等。

6. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是从遥感影像中提取出目标物体的特征信息的过程。

第1章绪论1.1课题研究的意义及背景1.1.1本课题的研究背景图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象．正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。

以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。

基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。

近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。

小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

但是，图像融合的大多数方法是针对静态图像，在一些实时性要求高的场合缺乏必要的实时性，限制了应用范围。

小波分析（wavelet）是在应用数学的基础上发展起来的一门新兴学科，近十几年来得到了飞速的发展．作为一种新的时频分析工具的小波分析，目前已成为国际上极为活跃的研究领域．从纯粹数学的角度看，小波分析是调和分析这一数学领域半个世纪以来工作的结晶；从应用科学和技术科学的角度来看，小波分析又是计算机应用，信号处理，图形分析，非线性科学和工程技术近些年来在方法上的重大突破．由于小波分析的“自适应性”和“数学显微镜”的美誉，使它与我们观察和分析问题的思路十分接近，因而被广泛应用于基础科学，应用科学，尤其是信息科学，信号分析的方方面面[1]。