[发明专利]一种基于标记暗通道的遥感影像自动去霾方法及系统

说明书

本发明提出一种基于标记暗通道的遥感影像自动去霾方法，包括：获取遥感影像中任一像素的暗通道，对该暗通道对应的波段设置标记；将所有该暗通道按波段进行分层，以具有最多数量该标记的波段对应的层为起始波段层；根据各层的标记数量获得起始波段层与其它层之间的比例关系；以该比例关系将该其它层的暗通道转换到该起始波段层以获得该起始波段层对应的起始雾霾背景图；以该比例关系将该起始雾霾背景图转换为该其它层对应的其他雾霾背景图；从该遥感影像中去除该起始雾霾背景图和该其他雾霾背景图，获取结果影像。本发明还提出一种基于标记暗通道的遥感影像自动去霾系统，以及一种对遥感影像进行基于标记暗通道的自动去霾处理的数据处理装置。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理及应用领域，特别是涉及遥感影像去霾方法及图像分析应用。

背景技术

遥感技术经常受到天气条件和大气环境的影响，卫星传感器很难获得完全晴空条件下的高质量影像。大气污染物、气溶胶、薄云以及地面附近的雾霾等对电磁波有吸收、折射、反射和散射作用，导致卫星传感器探测到的地物反射辐射出现偏差，这在可见光波段的效果尤为显著。在雾霾或阴云条件下获取的影像对比度、颜色等特征发生改变，使得图像视觉效果变差、观赏性降低，这将影响图像的后期处理以及影像信息的解译和判读，也导致依赖于地物表面反射率的遥感算法难以实施，相关的科学研究和遥感应用也很难开展。

遥感影像去霾处理有助于提高遥感应用模型的精度。在地表太阳辐射反演模型中，需要晴空条件下的天顶反射率作为模型输入，雾霾和薄云条件下卫星探测的天顶反射率与实际存在偏差，致使反演模型的输出结果不准确，根据反演结果分析的不同时空范围内的特征和变化信息在一定程度上也与实际情况不符；在模型反演之前对影像数据进行去霾处理以消除雾霾和薄云的影响，获取晴空条件下的真实反射率，可以提高模型反演的可靠性。遥感影像去霾处理有助于提高信息判读的准确性。影像分类算法通常利用光谱信息区分不同的地物类型，受雾霾和云层影响时，同一地物的光谱表现形式产生差异，导致出现错分和漏分的现象。因此，为了满足遥感模型应用的需求，提高遥感信息判读的准确度，有必要研究遥感影像去霾算法，从而为基于遥感影像的目标识别、信息提取、动态监测等应用提供技术支撑。

遥感影像去霾算法取得了长足的进展，国内外学者基于不同的统计特征、物理模型或者先验假设发展了不同的去雾算法，成功解决了不同的实际问题。但是，这些算法依然存在一些方面需要进一步研究和改进：1)去霾算法的复杂度需要降低，一些算法涉及复杂的物理传输过程或者数学运算，非专业人员运用起来存在一定难度；2)算法自动化有待提高，目前的算法存在过多的关键参数需要用户手动进行调整以获取最优输出，不利于自动化和批处理；3)去霾过程在一定程度上会导致原始影像信息损失和光谱特征变化，多数算法和应用系统缺乏有效的结果分析和客观评价。

因此，在这种背景下，亟需发展一种简单优化的、自动的、适合批处理的遥感影像去霾方法，并建立影像处理结果交互分析系统，为科研和产业应用提供支撑。

发明内容

本发明提出一种遥感影像自动去霾方法，通过遥感影像的暗通道获取各层的雾霾背景图，并从原始的遥感影像中去除各个波段的雾霾背景图以获取去除雾霾后的结果影像。

具体来说，本发明的遥感影像自动去霾方法，包括：获取用户提供的该遥感影像，以直方图统计该遥感影像中各波段的大气程辐射值，并根据该大气程辐射值消除该遥感影像中大气程辐射；获取遥感影像中任一像素的暗通道，对该暗通道对应的波段设置标记；将所有该暗通道按波段进行分层，以具有最多数量该标记的波段对应的层为起始波段层；根据各层的标记数量获得起始波段层与其它层之间的比例关系；以该比例关系将该其它层的暗通道转换到该起始波段层以获得该起始波段层对应的起始雾霾背景图；以该比例关系将该起始雾霾背景图转换为该其它层对应的其他雾霾背景图；从该遥感影像中去除该起始雾霾背景图和该其他雾霾背景图，获取结果影像；对该结果影像的图像质量、信息量、信噪比、保真度进行分析，以获得对该结果影像的评价结果；对该遥感影像和该结果影像进行光谱对比分析，以获得对该结果影像的分析结果；向该用户输出该评价结果、该分析结果和该该结果影像。