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诺森遥感数据质量改善之信息校正沈焕锋9787030569080科学出版社
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章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 本书研究内容 参考文献第2章 线阵扫描传感器探元响应不均匀校正方法 2.1 引言 2.2 基于定标数据的相对辐校正 2.2.1 相对辐校正模型 2.2.2 相对辐校正处理流程 . 基于影像自身统计信息的辐校正 ..1 局部条带处理 ..2 CCD片间整体校正 .. CCD阵列拼接处理 2.4 相对辐校正的评价方法 2.4.1 列均值与标准差曲线 2.4.2 广义噪声 2.5 小结 参考文献第3章 框幅式相机影像的亮度不均匀校正方法 3.1 影像亮度不均匀的成因 3.2 影像亮度不均匀校正的经典方法 3.2.1 Mask匀光法 3.2.2 同态滤波法 3.. Wallis滤波法 3.3 基于Retinex理论的亮度不均匀校正 3.3.1 Retinex理论 3.3.2 随机路径法 3.3.3 变分Retinex法 3.3.4 空间自适应的变分亮度校正方法 3.3.5 实验结果与分析 3.4 快速变分亮度校正方法 3.4.1 高斯金字塔框架 3.4.2 分裂Bregman求解 3.4.3 实验结果与分析 3.5 小结 参考文献第4章 遥感影像云雾校正方法 4.1 引言 4.2 遥感影像薄云与雾霭校正的典型方法 4.2.1 基于多源或多时相信息的云雾校正方法 4.2.2 基于特征提取的云雾校正方法 4.. 基于先验设的云雾校正方法 4.2.4 基于波段融合的云雾校正方法 4.3 基于同态滤波的高保真去薄云方法 4.3.1 传统同态滤波的云雾去除方法 4.3.2 高保真同态滤波云雾去除方法 4.3.3 薄云去除实验与分析 4.4 基于暗原色先验的去雾方法 4.4.1 暗原色先验理论与去雾原理 4.4.2 空谱自适应暗原色去雾方法
在遥感成像过程中,传感器、光照、大气、地表等因素都可能导致影像内部或影像之间出现明显的辐差异。本书针对以上因素,系统开展遥感影像辐差异校正方法的研究。针对单幅影像,主要论述线阵扫描传感器影像的相对辐校正方法、框幅式成像的亮度不均匀校正方法、云雾校正方法、地形辐校正方法、建筑物阴影校正方法等;针对多时相或多传感器数据,主要探讨高分辨率遥感影像镶嵌中的辐差异校正方法、多源遥感数据的归一化校正方法等。
沈焕锋、李慧芳、李星华、张良培著的《遥感数据质量改善之信息校正(精)》是“三部曲”的第二部,主要研究由传感器因素、光照条件、大气影响、地表形态等导致的辐差异校正问题。针对线阵扫描传感器影像中的条纹与条带问题,重点讲述面向探元响应不均匀的相对辐校正方法;针对框幅式成像中传感器与光照因素导致的辐畸变问题,系统研究遥感影像整体亮度不均匀的校正方法;针对大气条件对遥感成像的辐不均匀影响,分别探讨遥感影像高保真同态滤波云雾去除方法与空谱自适应暗原色去雾方法;针对山区地形起伏引起的辐差异问题,研究顾及投阴影的地形校正方法;针对高分辨率遥感影像中建筑物等地物的阴影,进行阴影检测与修复的深入分析;针对影像镶嵌中的辐差异问题,系统研究包含辐配准、接缝线计算与查找、羽化校正的无缝镶嵌方法流程;针对多源遥感数据的辐不致问题,重点阐述基于粗分辨率参考的多源遥感数据的归一化处理框架与评价方法。
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