文献类型：期刊文章

作　　者：朱锡芳[1,2] 吴峰[1,3] 陶纯堪[2]

机构地区：[1]常州工学院电子信息与电气工程学院,常州213002 [2]南京理工大学电光学院,南京210094 [3]苏州大学现代光学技术重点实验室,苏州215006

出　　处：《光子学报》

基　　金：江苏省现代光学技术重点实验室开放课题(T8108012)资助

年　　份：2009

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：3312-3317

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

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  

分 类 号：TN911.73]