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遥感图像去雾算法研究
概述
随着遥感技术的飞速发展和普及，高分辨率遥感图像已成为获取大面积地表信息最主要手段之一。然而，遥感图像在图像获取过程中常受到雾、雾霾等天气因素影响，影响了遥感图像的质量和应用价值。如何去除遥感图像中的雾霾，成为了研究的热点之一。本文将介绍遥感图像去雾的算法研究。
遥感图像雾霾形成原理
遥感图像中的雾霾，是由于水蒸气、悬浮物等大气因素的存在，导致图像亮度、对比度等指标发生变化，影响图像品质和解译效果。遥感图像中的雾霾形成原理如下：
①散射：遥感图像中的雾霾是由于光线被悬浮物散射，导致光线的干扰，影响图像清晰度和分辨率。
②衰减：由于大气中-存在水蒸气、气溶胶以及其他各种粒子，请导致光半波长的衰减，使得远处的图像更加模糊。
③空气湿度：遥感图像中受地面物体影响，光线可能穿过多层大气进行传输，导致环境湿度的变化，从而导致图像亮度和饱和度变化。
遥感图像去雾算法
1.基于暗通道先验理论的去雾算法
暗通道先验理论是最近比较流行的遥感图像去雾算法，其核心思想是对于遥感图像中的任意一个不透明的点，至少有一个通道的像素值是低于一个阈值的。在雾霾遥感图像中，暗通道会出现一些随机噪声，然而这些噪声是不应该被理解为真实的亮度。为了消除这些随机的噪声，可以通过使用一个大的窗口进行平滑处理。
2.基于改进的暗通道分析的去雾算法
改进的暗通道分析去雾算法是对基于暗通道分析的算法的优化，主要目的是解决雾霾图像的部分区域过暴和部分区域过暗的问题。该算法通过提取原始图像中的暗通道和亮通道，利用建立暗通道与透射率之间的映射关系，提取透射率，进而估计出雾图像中场景的退化情况并进行修复。
3.基于哈夫曼编码的去雾算法
哈夫曼编码的去雾算法利用哈夫曼编码对图像的概率模型进行建模和优化，提高雾图像亮度和对比度。首先，基于暗通道分析算法，估计出透射率图像，然后对透射率图像中的像素值进行标准化处理，并将标准化后的透射率映射到哈夫曼编码的概率模型中，进而根据哈夫曼码本身的特性，完成对遥感图像的去雾处理。
4.基于雾霾图像的小波变换去雾算法
小波变换去雾算法是一种基于分解重构的方法，其主要思想是将遥感图像分解成低频和高频系数，通过高频系数的调整改善遥感图像的视觉效果。在雾霾遥感图像中，高频分量通常受到更严重的影响。因此，通过对高频系数的重构可以消除雾霾对图像的影响，提高图像品质。