基于小波分析的遥感图像去云方法的研究

针对遥感图像由于云的覆盖无法判读地物的信息, 从云占据图像中的低频成分这一特征出发, 用小波分析法研究小波变换后在近似系数、小波系数的各个层次中云分布的特点, 运用权重法, 减少云噪声突出景物信息, 从而实现去云。采用图像信息熵和保真度来评价去云后的图像, 结果表明, 通过小波变换后增大细节系数权重, 实现去云, 发现分解级数在6以上, 增大细节系数的权重后, 重构得到的图像其信息熵随权重变化较小, 去云效果更好; 对于有厚云覆盖的遥感图像去云效果好的图像其保真度位于0.87±0.03区间内, 对于有薄云覆盖的遥感图像去云效果好的图像, 则保真度位于0.95±0.03区中; 采用Brovery变换后, 减少了彩色失真, 特别对于去除薄云的遥感图像彩色恢复得很好。