遥感影像去云方法技术

本发明专利技术公开了一种遥感影像去云方法，该方法包括以下步骤：S1根据待处理影像I的空间位置，搜索不同时期与待处理影像I相交的影像，得到第一影像；S2根据待处理影像I与第一影像的无云区域的空间位置关系，筛选第一影像，得到第二影像；S3使用连通域技术分析所述第二影像的云区域，评估影像质量，筛选第二影像，得到第三影像；S4使用第三影像对待处理影像I进行去云处理，得到去云影像。本发明专利技术使用连通域技术，实现了对影像基于云形状和分布的质量评估，实现了不依赖人工干预的的参考影像的筛选，提升了影像筛选的效率和稳定性。了影像筛选的效率和稳定性。了影像筛选的效率和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
遥感影像去云方法


[0001]本专利技术涉及遥感影像
，具体涉及一种遥感影像去云方法。

技术介绍

[0002]在遥感影像中，云作为一种常见的元素，不仅会造成频谱失真，严重影响遥感数据的质量，还会对进一步的分析造成不利的影响。云作为遥感影像中最主要的无效像素来源，应该在遥感影像进一步处理前被尽可能的检测和排除。在尽量不丢失原始有效信息的前提下消除云层的遮挡，对遥感影像的修复尤为重要。云检测被看作是遥感影像进行后续识别、分类和分析的关键，是遥感影像修复的重要基础。通过云检测获取云层位置区域信息后，根据近邻地物信息或参照影像恢复出被遮挡区域，可提升影像的可视化效果，提高影像的可利用率；对于遥感地物信息重建，可节省大量卫星资源，避免重复拍摄。虽然云检测和云去除/云修复在遥感图像领域已经得到广泛的研究，但仍存在准确性偏低和泛化能力偏弱的问题。随着深度学习的兴起，人们尝试将此方法应用于遥感图像，虽然取得了部分研究成果，但仍存在许多关键技术需要突破，例如使用深度学习进行云检测，在对云和云阴影进行提取时，难以有效提取云和云阴影的边缘的数据。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遥感影像去云方法，其特征在于，包括：S1根据待处理影像I的空间位置，搜索不同时期与待处理影像I相交的影像，得到第一影像；S2根据待处理影像I与第一影像的无云区域的空间位置关系，筛选第一影像，得到第二影像；S3使用连通域技术分析所述第二影像的云区域，评估影像质量，筛选第二影像，得到第三影像；S4使用第三影像对待处理影像I进行去云处理，得到去云影像。2.根据权利要求1所述的一种遥感影像去云方法，其特征在于，所述根据待处理影像I与第一影像的无云区域的空间位置关系，筛选第一影像，得到第二影像，包括：对待处理影像I进行云区域检测，得到待处理影像I的云区域掩膜mask1；对第一影像进行云区域检测，得到无云区域掩膜mask3；筛选第一影像中无云区域与待处理影像I相交的影像，确定空间位置关系，根据空间位置关系得到有效相交影像，第一影像无云区域由掩膜mask3表示；筛选有效相交影像中无云区域与待处理影像I的云区域相交的影像，确定空间位置关系，根据空间位置关系得到第二影像，待处理影像I的云区域由掩膜mask1表示。3.根据权利要求1所述的一种遥感影像去云方法，其特征在于，所述使用连通域技术分析所述第二影像的云区域，评估影像质量，筛选第二影像，得到第三影像，包括：(1)对第一影像进行云区域检测，得到云区域掩膜mask2，对所述第二影像进行二值化处理，根据所述第二影像的云区域掩模mask2将云和云阴影像素设为前景像素，像素值为1，根据无云区域掩膜mask3将无云区域像素设为背景像素，像素值为0；(2)扫描所述第二影像的像素，直到扫描到的像素值为1，将该像素作为种子，赋予一个新的标签，将该种子相邻的所有前景像素都压入堆栈中；(3)弹出堆栈栈顶像素，赋予堆栈内像素相同的标签，将与新的堆栈栈顶像素相邻的所有前景像素都压入堆栈中；(4)重复上述步骤(3)，直到堆栈为空；(5)...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贵现，白莉霜，邹圣兵，
申请(专利权)人：北京数慧时空信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：