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改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究
改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究
摘要：
遥感影像是获取地球表面信息的重要工具，然而，在遥感图像中常常伴随着大气雾霾带来的降质问题。现有的去雾技术存在着颜色失真、细节损失等问题，无法完全恢复真实的地表信息。本文提出了一种改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术，通过分析暗原色建模以及图像增强算法相结合的方法，提高了去雾的效果，恢复了图像中的细节信息和真实的颜色。
关键词：暗原色、卫星遥感影像、去雾技术、颜色失真、细节损失、图像增强
1.引言
遥感影像作为获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于农业、环境、城市规划等领域。然而，由于大气中悬浮颗粒物的存在，遥感图像往往受到雾霾的影响，降低了图像的质量。因此，研究和开发高效的遥感图像去雾技术具有重要意义。
2.相关工作
目前，已经有许多去雾技术被提出，包括经典的暗通道先验、颜色恢复、Retinex等方法。然而，这些方法在处理卫星遥感影像时存在着一些问题，比如颜色失真、细节损失等。
3.暗原色建模
为了解决现有方法中的问题，本文提出了一种暗原色建模的方法。该方法利用了卫星遥感影像中的天空区域一般为无遮挡并且光照充足的特点，选择暗原色作为参考值进行建模。暗原色是指在天空区域中的颜色最暗的像素值，通过分析图像的直方图和像素值，建立了暗原色的模型。在去雾过程中，可以根据暗原色模型进行颜色恢复，并对图像进行增强处理。
4.图像增强算法
为了进一步提高去雾效果，本文采用了图像增强算法。该算法结合了直方图均衡化和多尺度Retinex的方法，既保留了图像的细节信息，又增强了图像的对比度和亮度。通过对比实验，与传统的去雾技术相比，本文提出的图像增强算法在恢复图像细节和颜色方面具有明显的改进。
5.实验与分析
本文在真实的卫星遥感影像上进行了实验，比较了暗原色建模和图像增强算法与传统去雾技术的效果。实验结果表明，本文提出的方法在去雾效果、颜色恢复和细节保留方面均优于传统方法。此外，本文的方法还具有较高的实时性和适应性，能够在各种卫星遥感影像中得到有效应用。
6.结论
本文针对卫星遥感影像去雾问题，提出了一种改进的暗原色建模和图像增强算法相结合的方法。实验证明，该方法在去雾效果、颜色恢复和细节保留方面优于传统方法。进一步的研究可以探索如何通过深度学习等方法，进一步提高去雾效果和减少计算复杂度。
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