基于DSP的遙感圖像薄云去除方法研究的開題報(bào)告

基于DSP的遙感圖像薄云去除方法研究的開題報(bào)告題目：基于DSP的遙感圖像薄云去除方法研究一、研究背景與意義隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟，衛(wèi)星遙感圖像在環(huán)境監(jiān)測(cè)、土地利用、城市規(guī)劃等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。然而，遙感圖像中常常存在大量的云、霧和大氣污染等噪聲干擾，對(duì)圖像的定量分析和應(yīng)用造成嚴(yán)重影響，其中薄云是影響最為嚴(yán)重的一種。薄云的存在使得遙感圖像中出現(xiàn)空洞、假象等現(xiàn)象，影響了圖像的質(zhì)量。因此，對(duì)遙感圖像中的薄云進(jìn)行去除，可以提高遙感圖像的質(zhì)量和可用性，使其更加適合于精確定量分析和應(yīng)用。目前，遙感圖像薄云去除主要采用基于物理原理的方法，如大氣校正和模擬。這些方法需要耗費(fèi)很長的時(shí)間和大量的計(jì)算資源，且計(jì)算精度較低，難以應(yīng)用于實(shí)時(shí)處理和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。因此，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的薄云去除方法具有很高的研究和應(yīng)用價(jià)值。二、研究內(nèi)容和方法本研究旨在探索一種基于DSP的遙感圖像薄云去除方法，并研究其應(yīng)用效果。具體研究內(nèi)容包括：1.綜合比較已有的數(shù)字圖像處理算法，選擇適用于遙感圖像的薄云去除方法。本研究將陸續(xù)嘗試基于小波變換、小波閾值濾波、自適應(yīng)中值濾波等算法，尋找適用于本研究的處理方法。2.基于TI公司的TMS320F28335芯片，實(shí)現(xiàn)所選算法對(duì)遙感圖像的薄云去除，并對(duì)處理之后的圖像進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。3.針對(duì)實(shí)際遙感圖像中薄云的特征，優(yōu)化和改進(jìn)所選算法，并進(jìn)行性能測(cè)試和比較分析。三、預(yù)期研究結(jié)果本研究預(yù)期取得以下成果：1.比較不同數(shù)字圖像處理算法在遙感圖像中薄云去除效果，并選擇最佳的算法。2.利用TMS320F28335芯片，實(shí)現(xiàn)所選算法對(duì)遙感圖像的薄云去除，形成一套完整的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)。3.優(yōu)化和改進(jìn)所選算法，并得到更好的薄云去除效果。4.驗(yàn)證數(shù)字圖像處理方法在遙感圖像中薄云去除的應(yīng)用價(jià)值，并與基于物理原理的方法進(jìn)行比較和分析。四、研究進(jìn)度計(jì)劃第一年：1.學(xué)習(xí)遙感圖像處理相關(guān)知識(shí)和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)。2.綜合比較不同數(shù)字圖像處理方法，選擇適用于遙感圖像的薄云去除方法。3.基于所選方法，采用MATLAB等軟件對(duì)遙感圖像進(jìn)行薄云去除實(shí)驗(yàn)及分析。第二年：1.利用TI公司的TMS320F28335芯片，搭建數(shù)字圖像處理系統(tǒng)。2.實(shí)現(xiàn)所選算法對(duì)遙感圖像的薄云去除。3.對(duì)處理后的圖像進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。第三年：1.評(píng)估數(shù)字圖像處理方法在遙感圖像中薄云去除的優(yōu)缺點(diǎn)，與現(xiàn)有基于物理原理的方法進(jìn)行比較。2.提出并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的改進(jìn)優(yōu)化方案。3.撰寫碩士論文，完成答辯。五、參考文獻(xiàn)1.Gao,B.C.,Goetz,A.F.H.,andHeidebrecht,K.B.“DerivationofscaledsurfacereflectancesfromAVHRRdata.”RemoteSens.Environ.,35(2-3):77–89,1991.2.吳明,“圖像去霧算法綜述,”計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,vol.14,no.2,pp.1-5,Feb.2004.3.田超,“基于模糊算法的遙感圖像空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)和研究,”科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),vol.8,no.12,pp.18-19,Dec.2008.4.Xiao,Q.“AnImprovedMethodforCloudDetectioninRemoteSensingImages.”Int.J.RemoteSe