随着遥感技术的迅速发展,高分辨率遥感影像的应用越来越广泛,但它也极易受到气候因素的影响,云层遮挡就是影响之一。去云不仅是遥感影像进行准确解译的基础,也是增强遥感数据有效性、可用性的重要途径,故遥感影像去云具有十分重要的实际意义。 本文在总结常用去云方法基础上,对遥感影像薄云去除方法从图像处理角度进行了深入研究,对遥感影像厚云处理方法亦进行了探讨并改进。论文主要研究内容及结论如下: 1、总结常用去云方法,得到去除薄云的基本思路,为后续研究奠定基础。 2、对常用遥感影像去薄云的方法分区域处理,并探讨直方图匹配的改进,实验证明改进方法去云效果更为理想。 3、利用数学形态学中闭开运算的滤波性质,将数学形态学引入遥感影像薄云处理中。将多结构元素数学形态学应用到去薄云中,深入的探讨了不同结构元素在去云中的作用;在传统的分通道处理和基于HIS变换处理的基础上,引入数学形态学处理彩色遥感影像的薄云。研究表明,数学形态学方法去除影像薄云可行有效,在合理选取结构元素的条件下,处理效果优于传统方法。 4、在现有影像厚云去除方法基础上,探讨并实现了基于影像匹配的厚云去除方法。采用同一地区的航片对IKONOS影像上的厚云遮挡区域进行替换修补实验,实验证明该算法可以实现高分辨率遥感影像厚云区域的影像修复,直方图匹配及接缝处理后可以达到理想的修补视觉效果。 5、引入平均灰度、标准差、熵值、峰值信噪比和平均绝对偏差等指标对薄云去除后的影像进行统计分析评价。比较各项指标可知,广义多结构元素方法能够较好地保持影像细节信息,去薄云处理效果最好;处理彩色遥感影像薄云时,分通道处理方法优于HIS变换方法。