基于Landsat影像自身特征的薄云自动探测与去除 被引量：10

1

作者 李存军 刘良云 +2 位作者 王纪华 宋晓宇 王人潮 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期10-13,37,共5页

为有效地去除Landsat云的影响,恢复云区地物信息,基于单景Landsat影像的自身特征,通过利用影像中无云区地物的band1和band3高度相关特性确定晴空线,使用修改的最优化薄云变换算法计算受云影响的像元相对于晴空线的偏离距离(HOT),依据HO... 为有效地去除Landsat云的影响,恢复云区地物信息,基于单景Landsat影像的自身特征,通过利用影像中无云区地物的band1和band3高度相关特性确定晴空线,使用修改的最优化薄云变换算法计算受云影响的像元相对于晴空线的偏离距离(HOT),依据HOT的大小实现云的自动探测.对HOT图像进行阈值分割,将云从薄到厚进行分级;然后利用近红外和短波红外波段对云区和非云区的地物进行自动聚类,并根据云的等级和地物类型将云区可见光影像和对应地物的无云区影像进行匹配,实现薄云的去除.试验结果表明,云的探测快速准确,薄云的去除效果较好. 展开更多

关键词 Landsat影像 薄云 探测 去除 自身特征

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基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法 被引量：11

2

作者 郭青山 黄玉清 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期150-153,共4页

针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法。使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透... 针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法。使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透射率图;通过局部的大气光值获得初大气光值图,替代单个大气光值,避免恢复的图像偏暗;提出边缘检测均值引导滤波算法,分别对初透射率图和初大气光值图进行优化,保留边缘细节信息;最后基于大气散射模型还原出去雾后的图像。实验结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像信息熵、峰值信噪比和结构相似性3方面的客观评价结果也较优于其它对比算法。可以解决恢复图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,使去雾图像清晰自然。 展开更多

关键词 图像去雾 明暗区域 DehazeNet 大气光值图 边缘检测均值引导滤波

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遥感影像云检测和云去除方法综述 被引量：4

3

作者 徐萌 王思涵 +2 位作者 郭仁忠 贾秀萍 贾森 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1585-1607,共23页

遥感影像是目前可以大范围获取海洋、大气和地球表面信息的数据资源,在农业、军事和城市规划等各个领域发挥重要作用.但是在影像观测过程中会受到云雾等污染因素的影响,导致遥感影像信息缺失,在实际应用中造成巨大的资源损失和浪费.因此... 遥感影像是目前可以大范围获取海洋、大气和地球表面信息的数据资源,在农业、军事和城市规划等各个领域发挥重要作用.但是在影像观测过程中会受到云雾等污染因素的影响,导致遥感影像信息缺失,在实际应用中造成巨大的资源损失和浪费.因此,如何对遥感影像云雾覆盖区域进行检测并对其进行校正和修复是国内外专家广泛关注的具有挑战性的难点问题.全面综述其研究进展,总结了现有遥感影像云层检测和去除的挑战;根据是否利用深度学习技术将云检测方法分为2大类,根据是否利用辅助影像将云去除方法分为3大类,依照不同方法特性系统分析和对比了其基本原理和优缺点;基于上述总结在2组遥感影像公开数据集上分别对4种云检测、4种薄云去除和4种厚云去除方法进行了性能评测;最后讨论了本领域目前仍存在的问题,对未来研究方向进行了预测,希望能够对该领域研究人员提供有价值的参考. 展开更多

关键词 遥感影像 云检测 云去除 薄云 厚云 深度学习

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信息熵-低通滤波联合掩模云层干扰去除方法

4

作者 李静 李颖 《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1199-1208,共10页

为了降低海洋光学遥感图像中云区对海面表面纹理分析的影响,本文开展了信息熵-低通滤波融合掩模的云层干扰去除研究。首先,分析了现有遥感图像去云算法的基本原理及其局限性。在此基础上,提出一种基于信息熵-低通滤波联合掩模的云层干... 为了降低海洋光学遥感图像中云区对海面表面纹理分析的影响,本文开展了信息熵-低通滤波融合掩模的云层干扰去除研究。首先,分析了现有遥感图像去云算法的基本原理及其局限性。在此基础上,提出一种基于信息熵-低通滤波联合掩模的云层干扰去除方法。其中包括对遥感图像的改进矩匹配的去条带预处理、局部信息熵滤波,以及联合低频滤波作为遥感图像中各像元的校正参数。该算法具有复杂度低、处理速度快的特点。实验结果表明:与现有算法相比,本文提出的算法可在低计算复杂度的前提下,大幅增强各区域的纹理细节信息,其平均信息熵可达到7.8以上,对比度可达到60以上,平均梯度可达到200以上;图像细节方面,本文算法能够在不引入伪边缘、非均匀性的前提下,充分展现受云区影响的海表纹理细节,进一步满足高保真度的遥感应用需求。 展开更多

关键词 云层检测 干扰去除 信息熵滤波 低通滤波

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基于加权暗通道的图像去雾方法 被引量：24

5

作者 刘楠 程咏梅 赵永强 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期320-325,共6页

传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种... 传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 图像去雾 暗通道先验 边缘检测 深度估计

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基于光谱及几何信息的TM图像厚云去除算法 被引量：6

6

作者 秦雁 邓孺孺 +3 位作者 何颖清 陈蕾 陈启东 熊首萍 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2012年第4期55-61,共7页

为了去除厚云及其阴影对光学遥感图像的影响,以TM图像为实验数据提出一种基于光谱及几何信息的去厚云算法。在分析单图像云区多光谱特征及对比多时相图像光谱特征的基础上,首先检测光谱特征明显的厚云,依据云和云影成对出现的成像几何关... 为了去除厚云及其阴影对光学遥感图像的影响,以TM图像为实验数据提出一种基于光谱及几何信息的去厚云算法。在分析单图像云区多光谱特征及对比多时相图像光谱特征的基础上,首先检测光谱特征明显的厚云,依据云和云影成对出现的成像几何关系,按确定的方位和距离搜索云影;然后采用数学形态学的侵蚀与膨胀算法对云区边缘进行碎片去除及填补、合并处理,使其准确反映图像中受云影响的数据总量;最后利用光谱线性回归匹配后的参考图像替换目标图像中的云区,达到去云目的。实验结果表明,上述算法去厚云效果显著,能够有效排除水体及地形阴影对云影识别的影响,具有快速、简单、实用性强的特点。 展开更多

关键词 云检测 云影检测 去云 TM图像

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多光谱低空遥感图像光照辐射度校正 被引量：8

7

作者 汪沛 张俊雄 +2 位作者 兰玉彬 周志艳 罗锡文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第19期199-206,共8页

为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用... 为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。 展开更多

关键词 遥感 监测 图像处理 多光谱图像 光谱校正 光照辐射度 氮素监测 去云

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雾霾天气下交通标志的检测与识别 被引量：7

8

作者 张国山 刘振 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2015年第5期71-75,80,共6页

针对我国当前交通环境的多变性,尤其是雾霾天气的出现,提出了一种在雾霾天气下快速实现交通标志分类识别的算法.首先,将图像从RGB颜色空间转换到HSV空间,对S通道图像边缘检测,计算标志牌的圆形度、矩形度等,判定标志牌的形状,定位提取... 针对我国当前交通环境的多变性,尤其是雾霾天气的出现,提出了一种在雾霾天气下快速实现交通标志分类识别的算法.首先,将图像从RGB颜色空间转换到HSV空间,对S通道图像边缘检测,计算标志牌的圆形度、矩形度等,判定标志牌的形状,定位提取标志牌所在的区域,根据标志牌的颜色和形状的匹配唯一性,对标志牌进行初步分类,然后提取标志牌所在的区域进行模板匹配,读取标志牌的具体含义.实验结果表明:该算法能有效地提高雾霾等恶劣天气下交通标志的检测率,并能满足实时性需求. 展开更多

关键词 交通标志 检测识别 图像去雾 HSV 边缘检测 模板匹配 雾霾天气

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基于面向对象与替换法的遥感影像云检测与去除技术 被引量：4

9

作者 许章华 龚从宏 +3 位作者 刘健 余坤勇 赖日文 李增禄 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期210-214,共5页

裁剪20090716和20090730两景HJ-1 CCD多光谱影像的部分作为试验区,基于面向对象法实现了厚云、薄云及云影的检测,进而利用替换法去除云和云影。对原影像、去云后影像的像元灰度均值、最大值、标准差、熵等指标进行了比较,结果表明,还原... 裁剪20090716和20090730两景HJ-1 CCD多光谱影像的部分作为试验区,基于面向对象法实现了厚云、薄云及云影的检测,进而利用替换法去除云和云影。对原影像、去云后影像的像元灰度均值、最大值、标准差、熵等指标进行了比较,结果表明,还原后的影像符合地面实际,面向对象与替换法可作为HJ-1 CCD多光谱数据的云检测与去除的重要方法。 展开更多

关键词 遥感图像 多光谱数据 云检测 云去除 面向对象与替换法

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遥感影像云团和云影检测与去除 被引量：4

10

作者 田养军 薛春纪 《地球科学与环境学报》 CAS 2007年第3期300-303,共4页

以图像处理和分析理论为依据,建立了云团、云影图像模型和区域恢复模型,并采用阈值法对图像分割。用1988年TM遥感影像对2002年ETM遥感影像中云团及云影进行去除试验,再现云团和云影区地物特征,提高遥感影像数据的可用性。结果表明,使用... 以图像处理和分析理论为依据,建立了云团、云影图像模型和区域恢复模型,并采用阈值法对图像分割。用1988年TM遥感影像对2002年ETM遥感影像中云团及云影进行去除试验,再现云团和云影区地物特征,提高遥感影像数据的可用性。结果表明,使用阈值法并利用直方图形态分析选取阈值、检测云团和云影的计算方法简单且效果好;选取合适的两遥感影像灰度平均值之比,可以得到理想的恢复效果,再现云团和云影区地物特征,达到提高遥感影像的可用性。 展开更多

关键词 遥感图像 云团 云影 检测 去除

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基于特征位置优选整合的快速城区检测算法 被引量：1

11

作者 师皓 陈禾 +2 位作者 毕福昆 庞枫骞 杨小婷 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1369-1374,共6页

遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进... 遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进行城区特征位置初选,并以全局与局部约束相结合的策略筛选出高置信度的城区特征位置,最后通过高斯渲染加权的方法整合城区特征位置,并在获得的城区高斯加权图上自适应分割出最终的城区.本算法使用Google提供的卫星图像进行算法验证测试,可得到准确的检测结果.本检测算法可满足遥感图像城区检测自动化、实时化的需求,大大减小了人工判图的工作量,能够广泛应用于机载或星载平台. 展开更多

关键词 城区检测 遥感图像处理 去雾处理 特征点提取 实时处理

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SPOT VEGETATION S10影像云和雪盖的检测与处理

12

作者 刘咏梅 王超 于冬 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2010年第2期236-238,共3页

以整个中国区域为例,采用3种检测方法对Spot vegetation S10影像上存在的云和雪盖的检测结果进行了对比分析。结果表明,BISE检测器得到的云层和实际最为接近,用Spot vegetation状态地图得到的云层过少,而用Spot vegetation检测器V2.0得... 以整个中国区域为例,采用3种检测方法对Spot vegetation S10影像上存在的云和雪盖的检测结果进行了对比分析。结果表明,BISE检测器得到的云层和实际最为接近,用Spot vegetation状态地图得到的云层过少,而用Spot vegetation检测器V2.0得到的云和雪盖像素有部分重叠。最后利用云、雪盖像素在时间序列上的相邻像素进行平滑处理方法达到去云和雪盖的目的,研究结果对于Spot vegetation S10影像的噪音消除和应用精度的提高具有借鉴意义。 展开更多

关键词 SPOT VEGETATION 云 雪盖 检测 去除

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半逆解法检测及改进图层法去除雾气算法研究

13

作者 李向荣 张海 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第17期267-270,共4页

针对雾天环境下相机所拍摄图像能见度较差造成人眼或设备难以分辨图像细节的问题,提出一种新颖的单幅图像雾气检测和去除方法。在不经过图像优化及修复处理前提下,用半逆解法产生半逆解图像,通过阈值将转换至HSI彩色空间的原图像和半逆... 针对雾天环境下相机所拍摄图像能见度较差造成人眼或设备难以分辨图像细节的问题,提出一种新颖的单幅图像雾气检测和去除方法。在不经过图像优化及修复处理前提下,用半逆解法产生半逆解图像,通过阈值将转换至HSI彩色空间的原图像和半逆解图像进行色度值对比,快速检测出图像雾气区域。依据光学模型估计出空气光常数等参数,用改进图层法作出多幅光传播图像,再将部分图层叠加成一幅图像。采用对比度拉伸变换法增加融合图像对比度,得到最终去雾图像。 展开更多

关键词 雾气检测 半逆解法 改进图层法 对比度拉伸变换法 去雾

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改进HOT的高分影像自动去薄云算法 被引量：6

14

作者 刘泽树 陈甫 +1 位作者 刘建波 孙业超 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期41-44,F0003,共5页

为了有效去除薄云对高分光学影像造成的干扰,解决传统算法自动化程度低、去薄云效果不理想的问题,提出改进的薄云最优化变换(Improved Haze-Optimized Transformation,IHOT)算法。首先采用暗原色先验知识从薄云影像中自动选取晴空区,运... 为了有效去除薄云对高分光学影像造成的干扰,解决传统算法自动化程度低、去薄云效果不理想的问题,提出改进的薄云最优化变换(Improved Haze-Optimized Transformation,IHOT)算法。首先采用暗原色先验知识从薄云影像中自动选取晴空区,运用薄云最优化变换检测薄云,再创新性地利用植被区域云检测精度较高的特点改进检测结果,最终使用虚拟云点法进行薄云去除。利用高分一号影像进行实验,证明该文提出的算法能够有效地去除薄云对高分影像的影响,尤其对人造地物的色彩和纹理信息恢复效果优于传统算法。 展开更多

关键词 高分影像 去薄云 自动检测 IHOT

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卫星影像的云雾检测及干扰去除 被引量：3

15

作者 徐逸祥 朱子豪 刘英毓 《国土资源遥感》 CSCD 2006年第3期23-28,共6页

云雾检测及去除是光学遥感图像处理的难题。厚云雾因具高反射特性,可通过阈值的设定将其检测并去除;薄云因混有地物光谱特性而较难检测,需先对影像做相对辐射校正处理,再将影像由RGB转换成H IS彩色模型,并假设薄云雾的加入等于白色颜料... 云雾检测及去除是光学遥感图像处理的难题。厚云雾因具高反射特性,可通过阈值的设定将其检测并去除;薄云因混有地物光谱特性而较难检测,需先对影像做相对辐射校正处理,再将影像由RGB转换成H IS彩色模型,并假设薄云雾的加入等于白色颜料的加入,即仅改变光谱的亮度或饱和度值,色相并无改变,藉此,可用多时段方式检测。实践证明,在H IS系统中可简化薄云雾的检测准则,大大提高自动化检测云雾的可能性。 展开更多

关键词 卫星影像 相对辐射校正 云雾检测及去除 HIS彩色模型 影像镶嵌

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基于环境卫星CCD影像的薄云去除研究 被引量：7

16

作者 郑玉凤 李海涛 顾海燕 《遥感信息》 CSCD 2011年第3期77-81,共5页

云雾覆盖是光学遥感影像的主要噪声之一,它严重影响了遥感影像的判读和使用。如何降低或去除薄云的影响,恢复云下地表信息,成为提高遥感影像可用性的重要环节。本文分析了环境卫星CCD影像的特点,基于BSHTI(Background Suppressed Haze T... 云雾覆盖是光学遥感影像的主要噪声之一,它严重影响了遥感影像的判读和使用。如何降低或去除薄云的影响,恢复云下地表信息,成为提高遥感影像可用性的重要环节。本文分析了环境卫星CCD影像的特点,基于BSHTI(Background Suppressed Haze Thickness Index)云检测方法,对BSHTI方法进行了适应性改进和完善。通过目视评价和统计分析,表明该方法不仅能够有效地降低薄云雾的干扰,而且可以在很大程度上减少遥感影像信息的损失,同时较好地保持了原始影像的清晰度和连续性,是一种有效可行的薄云去除方法。 展开更多

关键词 环境小卫星CCD影像 云检测 薄云去除 IMPROVED BSHTI

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面向城市区域的遥感影像云检测方法 被引量：6

17

作者 陈前 吴俣 +1 位作者 叶菁菁 谢东海 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2018年第5期57-61,共5页

针对高分辨率遥感影像云检测过程中,城市区域中大型建筑物对云检测精度有较大影响的问题,提出了一种面向城市区域的高分辨率遥感影像云检测算法。算法利用高分辨率卫星各季节的晴空遥感影像数据,构建晴空背景场,采用遥感数据多光谱各波... 针对高分辨率遥感影像云检测过程中,城市区域中大型建筑物对云检测精度有较大影响的问题,提出了一种面向城市区域的高分辨率遥感影像云检测算法。算法利用高分辨率卫星各季节的晴空遥感影像数据,构建晴空背景场,采用遥感数据多光谱各波段的动态阈值定位出云像元,然后基于云与建筑物在纹理和形态特征上的不同,去除矩形、多边形等高亮建筑物的错误检测区域。结果表明,该方法可有效去除城市区域的高亮地物,云检测正确率由83%提高到90%以上,证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 云检测 亮地表去除 城市区域 遥感影像 高分辨率

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基于谱段关联的近红外图像模拟方法 被引量：3

18

作者 武红宇 王灵丽 +3 位作者 钟兴 苏志强 陈关州 白杨 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期151-158,共8页

提出一种基于谱段关联的近红外图像模拟方法,分析遥感图像成像链路模型,以及卫星载荷传感器可见光多光谱谱段和全色谱段的关联性,计算得到了谱段关联系数,并基于谱段的关联系数生成模拟近红外图像.为了提高近红外模拟图像生成的速度,利... 提出一种基于谱段关联的近红外图像模拟方法,分析遥感图像成像链路模型,以及卫星载荷传感器可见光多光谱谱段和全色谱段的关联性,计算得到了谱段关联系数,并基于谱段的关联系数生成模拟近红外图像.为了提高近红外模拟图像生成的速度,利用基于GPU的SIFT算法对全色图像与多光谱图像进行匹配.采用所提方法利用吉林一号光学A星的数据,生成模拟近红外图像,单景图像计算时间优于3s,该方法对合成真彩色图像和去云去雾均有较好的效果. 展开更多

关键词 遥感图像 近红外图像模拟 谱段关联性 基于GPU的SIFT算法 真彩色合成图像 去云去雾

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基于鲁棒马氏距离的LiDAR点云粗差探测与分析 被引量：2

19

作者 冯林 李斌兵 黄磊 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第5期168-173,共6页

基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离... 基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离的平方服从卡方分布的假设,在指定的置信度下得出相应的粗差判别限,对点云的粗差进行识别与剔除。将粗差探测与剔除算法应用到甘肃天水桥子沟一条典型切沟的测量数据中,测试了点云分块中不同子块大小与detMCD中不同子样本相对大小这两个参数与粗差剔除率的关系。结果表明,随着子块平均点数的增大,粗差的剔除率逐渐增大;而随着子样本相对大小的增加,粗差的剔除率逐渐减少。通过粗差剔除前后的点云TIN图像和剖面图像比较,本文提出的粗差探测与剔除算法可以有效去除LiDAR点云数据中的粗差,提高粗差剔除的准确性与可靠性。 展开更多

关键词 LIDAR 点云 鲁棒马氏距离 确定型最小广义方差估计算法 粗差探测与剔除

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基于云理论的图像自适应滤波新方法

20

作者 葛秘蕾 赵宝奇 刘永进 《电光与控制》 北大核心 2016年第2期70-73,共4页

提出一种去除椒盐噪声的自适应云理论滤波算法,该算法采用云的极大判定法则将图像中的像素分类为噪声点和信息点。对检测出的噪声点,利用周围信息点通过自适应云推理进行去除,信息点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能有... 提出一种去除椒盐噪声的自适应云理论滤波算法,该算法采用云的极大判定法则将图像中的像素分类为噪声点和信息点。对检测出的噪声点,利用周围信息点通过自适应云推理进行去除,信息点保持其灰度值不变直接输出。实验结果表明,该算法能有效去除椒盐噪声,保护图像细节,尤其在高强度噪声下,优势突出,较传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能。 展开更多

关键词 图像处理 椒盐噪声 噪声检测 噪声去除 自适应 云理论

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