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连年来,遥感本领的兴盛使得遥感图像获得了普遍的运用,如地物目的分门别类,军事目的检验和测定等。但云层的掩饰会大大贬低遥感图像中地面貌目标辨识度,进而引导遥感数据的不行用。所以在领会领会遥感图像之前,须要实行一种机动的云检验和测定本领来确定图像中能否生存云层掩饰的局面。正文中心接洽了多光谱遥感图像云检验和测定题目,重要处事如次所述: 1、领会了 HSV 脸色空间中云区与非云区的特性分别,提出运用 HSV 特性来反应云区的脸色特性、运用灰度共生矩阵反应云区的纹理特性,为后续的云检验和测定处事采用符合的特性表白。 2、接洽了鉴于图像块的SVM 云检验和测定本领,将图像分别为指定巨细的块,运用标志的正、负样品演练SVM 分门别类器,实行云检验和测定工作。 3、对准鉴于图像块本领的不及,提出了一种鉴于图像地区分隔和二值分门别类的多光谱遥感图像的云检验和测定本领。开始,在 HSV 脸色空间中运用迭代的最大后验几率和极大似然估量本领将图像分别为几何个地区(子图像);而后,对各个子图像索取 SIFT点建立其特性袋表白,结果演练迩来邻分门别类器和线性 SVM 来实行对各个子图像云区与非云区的二值分门别类。试验截止表白正文提出的多光谱卫星遥感图像云检验和测定本领不妨到达合意的云检验和测定精度,进而证明正文本领的灵验性和可行性。 正文结果对全文处事举行了归纳,并对下一步处事举行了预测。
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