高分辨率遥感影像薄云去除算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 基于物理模型的去云方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于数字图像处理的去云方法 | 第12-16页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 遥感图像薄云去除的理论研究 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 云雾的理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.1 云雾的形成机理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 云雾图像的成像机理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 遥感图像云区的特征 | 第22-23页 |
| 2.3 遥感图像处理的相关概念 | 第23-27页 |
| 2.3.1 穗帽变换 | 第23-24页 |
| 2.3.2 归一化植被指数 | 第24-25页 |
| 2.3.3 常用空间插值方法 | 第25-27页 |
| 2.4 遥感图像薄云去除方法研究 | 第27-33页 |
| 2.4.1 同态滤波去云法 | 第27-29页 |
| 2.4.2 小波变换去云法 | 第29-30页 |
| 2.4.3 拉普拉斯变换去云法 | 第30-31页 |
| 2.4.4 最优云变换去云法 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于HOT薄云去除算法研究 | 第34-54页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 陆地的薄云去除算法研究 | 第34-42页 |
| 3.2.1 晴空区的自动化检测与晴空线的确定 | 第34-35页 |
| 3.2.2 薄云的自动化检测 | 第35-40页 |
| 3.2.3 薄云噪声图像的获取与重建 | 第40-42页 |
| 3.2.4 薄云噪声的去除 | 第42页 |
| 3.3 水体的薄云去除算法研究 | 第42-45页 |
| 3.4 高分辨遥感图像薄云去除流程 | 第45-47页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第47-51页 |
| 3.5.1 数据 | 第47-48页 |
| 3.5.2 结果与分析 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-54页 |
| 第四章 在大气校正方面的应用 | 第54-62页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 6SV查找表的基本原理与方法 | 第54-56页 |
| 4.3 查找表的构建 | 第56-58页 |
| 4.3.1 查找表构建参数设计 | 第56页 |
| 4.3.2 气体吸收透过率的计算 | 第56-57页 |
| 4.3.3 查找表的使用 | 第57-58页 |
| 4.4 实验与分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 研究成果总结 | 第62-63页 |
| 下一步工作设想 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间的科研项目、论文成果及奖励 | 第72页 |
| A. 已发表论文 | 第72页 |
| B. 主要参与的科研项目 | 第72页 |
| C. 已获奖励 | 第72页 |
