可見光圖像云檢測算法的研究及其DSP實現(xiàn).pdf

1、由于可見光遙感圖像中云層的覆蓋程度嚴重，極大的影響了后續(xù)圖像的使用，也降低了圖像的利用率。云檢測的重要性顯得尤為突出。針對如上所述的問題，本文對關于可見光遙感衛(wèi)星圖像的云檢測算法及其在 DSP硬件平臺實現(xiàn)的技術開展了研究，所做的主要工作和主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）將云檢測的問題轉變成二值分類問題，將可見光遙感圖像的中的云和下墊面視為兩種不同的的類別。以此為根據(jù)，本文確定了云檢測的總體方案。
　?。?）本文對云檢測算法進入

2、了深入的研究和探索。在分析和研究了支持向量機算法和最小交叉熵閾值法之后，針對兩種算法的優(yōu)缺點做出分析。之后，本文對最小交叉熵閾值法提出改進。最后，本文結合兩種算法的優(yōu)點提出了一種綜合檢測算法：改進最小交叉熵和SVM聯(lián)合算法。先利用改進的最小交叉熵閾值法對待測圖像進行第一次粗檢測，閾值法的檢測效果不是很理想所以粗檢測的精度會比較低。但是第一次云檢測會盡量的把云包含在結果里面，把地物檢測出來，從而提高檢測的準確率。然后我們利用SVM算法再對