改进HOT的高分影像自动去薄云算法

为了有效去除薄云对高分光学影像造成的干扰,解决传统算法自动化程度低、去薄云效果不理想的问题,提出改进的薄云最优化变换(Improved Haze-Optimized Transformation,IHOT)算法。首先采用暗原色先验知识从薄云影像中自动选取晴空区,运用薄云最优化变换检测薄云,再创新性地利用植被区域云检测精度较高的特点改进检测结果,最终使用虚拟云点法进行薄云去除。利用高分一号影像进行实验,证明该文提出的算法能够有效地去除薄云对高分影像的影响,尤其对人造地物的色彩和纹理信息恢复效果优于传统算法。

对于卫星遥感图像去薄云薄雾计算机算法分析

遥感图像中存在的薄云薄雾在很大程度上影响着遥感图像清晰度,因此,本文针对含薄云薄雾的遥感图像分别提出了基于高维空间几何信息学的去薄云及基于Retidx算法和色度比的图像增强去雾算法。

一种高保真同态滤波遥感影像薄云去除方法

同态滤波是一种常用的遥感影像薄云去除方法,但传统方法在抑制薄云对应的低频区域时,会不可避免地改变非云区的辐射信息。本文提出一种高保真遥感影像薄云去除方法,在同态滤波框架内利用基于区域模板的检测方法进行云区判别,处理时仅对云区用同态滤波结果进行替换,无云区则保留原始影像的亮度值。为进一步提高影像的保真度,影像拉伸处理时进一步剔除了云区对拉伸系数的影响。实验结果表明,本文方法能够在有效去除薄云的同时保留非云区的辐射信息,具有高保真特性。

基于数学形态学的遥感影像薄云处理方法

为解决在利用遥感影像制图时云层遮挡造成的影像信息缺损,提出基于数学形态学的滤波去薄云算法。首先利用数学形态学中的开、闭运算分离影像的高、低频成分,再对薄云所处的影像的低频部分进行滤波,以达到去除薄云的目的。利用SPOT影像进行实验,通过目视评价及对薄云处理前后影像统计指标的比较,证明该文提出的方法比传统的同态滤波去薄云方法效果有一定的改善和提高。

Study of Depolarization Field Influence on Ferroelectric Films Within Transverse Ising Model

An improved transverse Ising model is proposed by taking the depolarization field effect into account. Within the framework of mean-held theory we investigate the behavior of the ferroelectric thin film. Our results show that the influence of the depolarization field is to flatten the spontaneous polarization profile and make the films more homogeneous, which is consistent with Ginzburg Landau theory. This fact shows that this model can be taken as an effective model to deal with the ferroelectric film and can be further extended to refer to quantum effect. The competition between quantum effect and depolarization field induces some interesting phenomena on ferroelectric thin films.