Landsat-7 ETM+ SLC-OFF图像缝隙数据恢复算法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 田晓红 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2007-05-20 |
| 授予单位 | 中国科学院遥感卫星地面站 |
| 授予地点 | 遥感卫星地面站 |
| 导师 | 林友明 |
| 关键词 | 缝隙填充 直方图匹配 图像分割 纹理合成 |
| 其他题名 | The Research on Algorithms of Recovering Landsat-7 ETM+ SLC-OFF Gap Data |
| 学位专业 | 信号与信息处理 |
| 中文摘要 | 美国陆地卫星7号（Landsat-7）于1999年4月15日由美国航天局（NASA）发射升空，其携带的主要传感器为增强型主题成像仪（ETM+）。2003年5月31日，Landsat-7 ETM+机载扫描行校正器（Scan Lines Corrector，简称SLC）突然发生故障，导致获取的图像出现数据重叠和大约25％的数据丢失，但是数据本身仍然保持了良好的几何特性和辐射特性。SLC异常的确大大影响和限制了数据的使用，但是数据仍然可以成功的运用到很多科学领域。论文正是基于这样的背景，提出了一些修复异常图像数据的算法，修复过的图像数据在某些领域的可用性会大大提高。 论文首先介绍了Landsat-7扫描行校正器的工作模式以及缝隙产生的原因，已有的基于重采样的图像数据填充算法无法恢复出缝隙内所有的像素值，而且恢复部分也是以牺牲了图像分辨率为代价的。在此基础上论文提出了用一景或多景SLC-ON图像（SLC异常之前完整图像）去填充SLC-OFF缝隙图像（SLC异常之后图像）的方法，采用了全局直方图匹配算法、局部直方图匹配算法和自适应局部回归算法。实验证明局部直方图匹配算法和自适应局部回归算法都取得了很好的效果。论文还介绍了用相邻周期的多景SLC-OFF图像相互填充融合的算法，这个阶段采用的是自适应局部回归算法，实验证明，因为数据接收时间上更接近，所以恢复出来的图像效果比用SLC-ON图像填充SLC-OFF图像的效果要好。 为了能充分利用SLC-OFF缝隙图像自身的光谱像素信息，论文又提出了基于图像分割和纹理合成的恢复算法。先用分形网络演化算法（FNEA）对SLC-ON图像进行分割，将分割后的模型覆盖到SLC-OFF图像中，以便确定缝隙中各个像素分别属于哪一块。然后在每个块中用徐晓刚多种子纹理合成算法对缝隙部分进行填充。实验表明，这种方法因充分利用了SLC-OFF图像本身的光谱像素信息使得填充精度很高，大大提高了SLC-OFF图像数据的可用性。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2014-12-08 |
| 页码 | 80 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31835]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 田晓红. Landsat-7 ETM+ SLC-OFF图像缝隙数据恢复算法研究[D]. 遥感卫星地面站. 中国科学院遥感卫星地面站. 2007. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。