本文主要研究内容
作者李青山（2019）在《融合中红外波段的航空影像去雾算法研究》一文中研究指出：遥感技术在近年来的快速发展极大得提高了遥感影像的获取数量。得益于更高的分辨率所表达的更优的地表特征,许多遥感应用也得到了更多的发展。然而,在遥感成像中,传感器与目标通常距离间隔很远,所以在可见光光学仪器遥感成像时,由于大气中烟雾、灰尘、水气以及其它微粒的存在,电磁波从物体表面通过大气传播到接收传感器的过程中会发生散射和吸收等相互作用,容易造成图像对比度低、模糊不清、色彩灰暗及目标识别错误等情况,尤其是在城镇重工业区域,雾霾天气易发,使得光学遥感成像数据可利用率降低。广泛存在的雾霾严重得影响了遥感影像的解译与使用,是航空摄影的一大障碍。航空影像去雾算法不仅可以增强航空遥感数据的有效性和可用性,而且可以降低气象条件对航空光学遥感的限制。所以,很有必要研究去除雾霾并利用雾霾相关信息的体系以提高遥感影像的适用性。本文的创新点及主要研究内容如下:1.针对目前国内尚未开展中波红外对地观测相关领域研究的现状,本文使用自主研发的机载中波红外成像系统,生成可见光及中波红外正射影像作为研究数据,在深入分析中波红外谱段辐射特性的基础之上,基于随机森林分类器进行中红外波段分类性能分析,探究中波红外谱段在对地观测领域的潜在价值。2.本文分析了现有的计算机视觉去雾算法及其在遥感影像去雾领域迁移使用的局限性,提出了一种基于卷积回归网络与雾天图像退化模型的航空单影像去雾方法,首先采用白平衡算法归一化待去雾影像大气辐射值,保证训练模型的稳定性,同时恢复白色目标,得到真实无雾影像色彩;然后结合引导滤波优化透射率估计图,消除光晕效应;最后根据雾天图像退化模型反演无雾影像亮度值,实现航空正射影像的去雾。3.基于可见光波段与中红外波段在雾霾天气下成像的不同特性(中波红外因其波长更长可视为不受雾霾影响),本文结合中红外图像模拟方法,提出了融合中红外波段的大尺度机载可见光影像去雾方法。
Abstract
yao gan ji shu zai jin nian lai de kuai su fa zhan ji da de di gao le yao gan ying xiang de huo qu shu liang 。de yi yu geng gao de fen bian lv suo biao da de geng you de de biao te zheng ,hu duo yao gan ying yong ye de dao le geng duo de fa zhan 。ran er ,zai yao gan cheng xiang zhong ,chuan gan qi yu mu biao tong chang ju li jian ge hen yuan ,suo yi zai ke jian guang guang xue yi qi yao gan cheng xiang shi ,you yu da qi zhong yan wu 、hui chen 、shui qi yi ji ji ta wei li de cun zai ,dian ci bo cong wu ti biao mian tong guo da qi chuan bo dao jie shou chuan gan qi de guo cheng zhong hui fa sheng san she he xi shou deng xiang hu zuo yong ,rong yi zao cheng tu xiang dui bi du di 、mo hu bu qing 、se cai hui an ji mu biao shi bie cuo wu deng qing kuang ,you ji shi zai cheng zhen chong gong ye ou yu ,wu mai tian qi yi fa ,shi de guang xue yao gan cheng xiang shu ju ke li yong lv jiang di 。an fan cun zai de wu mai yan chong de ying xiang le yao gan ying xiang de jie yi yu shi yong ,shi hang kong she ying de yi da zhang ai 。hang kong ying xiang qu wu suan fa bu jin ke yi zeng jiang hang kong yao gan shu ju de you xiao xing he ke yong xing ,er ju ke yi jiang di qi xiang tiao jian dui hang kong guang xue yao gan de xian zhi 。suo yi ,hen you bi yao yan jiu qu chu wu mai bing li yong wu mai xiang guan xin xi de ti ji yi di gao yao gan ying xiang de kuo yong xing 。ben wen de chuang xin dian ji zhu yao yan jiu nei rong ru xia :1.zhen dui mu qian guo nei shang wei kai zhan zhong bo gong wai dui de guan ce xiang guan ling yu yan jiu de xian zhuang ,ben wen shi yong zi zhu yan fa de ji zai zhong bo gong wai cheng xiang ji tong ,sheng cheng ke jian guang ji zhong bo gong wai zheng she ying xiang zuo wei yan jiu shu ju ,zai shen ru fen xi zhong bo gong wai pu duan fu she te xing de ji chu zhi shang ,ji yu sui ji sen lin fen lei qi jin hang zhong gong wai bo duan fen lei xing neng fen xi ,tan jiu zhong bo gong wai pu duan zai dui de guan ce ling yu de qian zai jia zhi 。2.ben wen fen xi le xian you de ji suan ji shi jiao qu wu suan fa ji ji zai yao gan ying xiang qu wu ling yu qian yi shi yong de ju xian xing ,di chu le yi chong ji yu juan ji hui gui wang lao yu wu tian tu xiang tui hua mo xing de hang kong chan ying xiang qu wu fang fa ,shou xian cai yong bai ping heng suan fa gui yi hua dai qu wu ying xiang da qi fu she zhi ,bao zheng xun lian mo xing de wen ding xing ,tong shi hui fu bai se mu biao ,de dao zhen shi mo wu ying xiang se cai ;ran hou jie ge yin dao lv bo you hua tou she lv gu ji tu ,xiao chu guang yun xiao ying ;zui hou gen ju wu tian tu xiang tui hua mo xing fan yan mo wu ying xiang liang du zhi ,shi xian hang kong zheng she ying xiang de qu wu 。3.ji yu ke jian guang bo duan yu zhong gong wai bo duan zai wu mai tian qi xia cheng xiang de bu tong te xing (zhong bo gong wai yin ji bo chang geng chang ke shi wei bu shou wu mai ying xiang ),ben wen jie ge zhong gong wai tu xiang mo ni fang fa ,di chu le rong ge zhong gong wai bo duan de da che du ji zai ke jian guang ying xiang qu wu fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自武汉大学的李青山，发表于刊物武汉大学2019-07-22论文，是一篇关于中波红外论文,白平衡论文,卷积回归论文,遥感影像去雾论文,对比度增强评价论文,武汉大学2019-07-22论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自武汉大学2019-07-22论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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