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基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测.docx
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2023-02-23
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基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测.docx
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摘要
遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价
值。根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割。首先将影像从
RGB(red-green-blue)空间转化为 HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著
性图像,利用 Otsu 法对显著性图像进行粗分割,再基于灰度共生矩阵分析云和下垫面的纹理特征,
进一步提取出准确的云区。实验表明,该算法复杂度较低,提取效果良好。
Abstract
Cloud detection of remote sensing image is a key point in remote sensing image
processing, accurate identification of cloud areas can improve the value of image
utilization. According to the imaging characteristics of remote sensing images, this
paper combines threshold method and texture features to realize the segmentation
of cloud and underlying surface. Firstly, the image is transformed from RGB space to
HSI space, and then the saliency image is constructed. Secondly the saliency image
is roughly segmented by Otsu method. Then, the texture features of cloud and
underlying surface are analyzed based on gray level co-occurrence matrix, and the
accurate cloud area is further extracted. Experiments show that the algorithm has
low complexity and fine extraction effect.
译
关键词
云检测; 显著性图像; 灰度共生矩阵
Keywords
cloud detection; saliency image; gray level co-occurrence matrix
译
遥感技术作为当今对地观测的一种手段,广泛应用于国民生产各领域中,遥感影像的质量直接影响
着其利用价值。在成像过程中,云层遮挡会导致影像丢失部分地面信息,进而对影像的使用造成诸
多不便。因此,遥感影像云检测显得尤为重要
[1]
。当前的影像云检测方法大致可分为 3 类:①利用
云层和下垫面亮度的差异采用阈值进行分割,此方法的关键问题在于阈值如何选择,以及如何自动
化确定阈值,通常仅用单一的阈值往往很难直接分辨出云层,需要再结合其他的特征
[2-4]
;②利用
云的纹理特征和空间特征识别出云层,常见方法有空间变化检测法、纹理特征法;纹理的选择在此
类方法中显得比较重要,考虑到云层的复杂性,不同的云表现出的纹理特征不一致,很难通过单一
纹理信息判断出云区
[5-7]
;③可以将云层的识别转化为图像分类、模式识别问题,以及采用多种特
征结合的综合优化方法,比如可以利用高程信息等已有的数据信息来辅助分类等
[8, 9]
。基于此,本
文采用阈值和纹理结合的方式分割云层和下垫面,构建影像的显著性图像扩大云区和非云区的亮度
差异,采用阈值法先粗分割,再利用灰度共生矩阵分析纹理特征来实现云层的准确提取。
1 遥感影像云检测
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