一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法

发布时间: 2023-11-01

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

高新技术改造传统产业

成果介绍

本发明公开了一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法,采用双树复小波变换分解原图,并将云雾和景物分别分配到高层和低层高频子带以及低频子带,分别处理所述子带,去除云雾。本发明的步骤包括:先将原图像做多层双树复小波变换,将分解系数分割为低层高频子带、高层高频子带和低频子带;使用拉普拉斯滤波器逐层处理低层高频子带,并作双树复小波逆变换,再规一化处理重构图像,增强地面景物信息;按照反转云厚加权方法分别处理高层高频子带和低频子带。本发明处理含有均匀云覆盖、浓云或薄云的单幅遥感图,在削弱云层覆盖的同时,提高云下景物的清晰度,能有效保留和突出云区以外的景物信息,具有自适应性强、人工干预少的优点。

成果亮点

双树复小波变换(Dual tree complex wavelet transform，缩写为DTCWT)具有近似的移不变性、完全重构性、多样的方向选择性，优于传统小波变换，基于双树复小波变换的去云方法已经获得了较好的处理效果。例如，安徽大学胡根生提出了一种将双树复小波变换和局部自适应转移的最小平方支持向量机相结合的薄云去除算法，但该方法需要多幅图像，依赖于图像中无云区域的信息。本发明的目的是：针对局部含有薄云或浓云覆盖的单幅遥感图像，提出一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法，削弱云层覆盖，突出云下景物，并能自适应地突出云区以外的景物信息，提高视觉效果和去云雾处理质量。

团队介绍

吴峰朱锡芳相入喜许清泉吴涛常州工学院，坐落于经济发达、交通便捷、美丽富饶的江南历史文化名城江苏常州，是一所拥有工、文、理、经济、管理、教育等学科门类、办学特点鲜明的应用型本科高校，是教育部批准的"卓越工程师教育培养计划"试点高校之一。学校前身为创建于1978年的常州市七二一工业大学;2000年，常州工业技术学院、常州市机械冶金职工大学合并组建常州工学院。学校是教育部和江苏省卓越工程师教育培养计划试点高校、江苏省服务外包人才培养试点高校。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2023-11-22

刘春林

常州大学

教授

综合评价

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果： (1)对于受云雾干扰的单幅遥感图像，去除云雾，突出云覆盖下的景物信息，并且保留和突出云区以外的景物信息。 (2)适用于含有均匀云覆盖的单幅遥感图像，也适用于局部含有浓云或薄云的单幅遥感图像。 (3)较好地保留景物的真实色彩。 (4)具有较强的自适应性，所需人工干预少。

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