[发明专利]一种遥感影像的厚云去除方法及系统

权利要求书

1.一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，包括：

获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；

划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；

利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；

对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；

计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；

判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；

若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；

若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；

若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；

统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；

将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；

利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。

2.根据权利要求1所述的一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，所述划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像，具体包括：

确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；

将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。

3.根据权利要求2所述的一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像，具体包括：

确定所述目标图像中的云分布，具体为

当满足或B₁＞0.22时，则确定为云D_GF-1；其中，B₁表示蓝光波段的灰度值，B₂表示绿光波段的灰度值，B₃表示红光波段的灰度值；

依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。

4.一种遥感影像厚云去除系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；

划分模块，用于划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；

分类模块，用于利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；

搜索模块，用于对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；

比例计算模块，用于计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；

第一判断模块，用于判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；

第一确定模块，用于若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；

第二判断模块，用于若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；

第二确定模块，用于若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；

统计模块，用于统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；

第三确定模块，用于将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；

替换模块，用于利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。