遥感图像薄云雾的梯度改正

摘要： 去除遥感图像薄云/雾干扰是遥感图像处理的一个经常性任务。研究发现薄云干扰作为附加于图像信号上的低频干扰,通常表现为图像亮度增大和饱和度下降的信号变化。由于云雾厚度存在由中心向边缘的渐次变化,亮度和饱和度的附加增量也表现出相应的梯度变化。通过图像采样和云雾分布场的统计相关分析,给出距离D与亮度V和饱和度S之间的非线性关系,逐点计算V和S的改正数,来达到去除云雾、恢复景物波谱特征的目的。并提出加入方向角的加权距离算法及简化算法。实验结果表明:该方法具有云雾改正效果好、采样可操作和工作量小、运算开销小等特点。 （共7页）