小波分析优化灰度遥感图像去云：信息熵与放大倍数研究

本文主要探讨了小波分析在灰度遥感图像去云过程中的应用。针对薄云覆盖导致的遥感图像清晰度降低、地物信息难以识别的问题，研究者提出了一种利用小波分析技术来改善这种情况的方法。研究以256像素×256像素的灰度遥感图像为例，通过1到8级的小波分解，探究了不同分解级别与细节系数放大倍数对图像信息熵的影响。 首先，研究者通过实验发现，当分解的级数较低时，图像信息熵对细节系数的放大倍数非常敏感，这意味着较小的放大倍数可能就足以显著提高图像的质量。然而，随着放大倍数的增加，图像的信息熵并非一直递增，而是存在一个极值点，即放大倍数为1.1时，图像的信息熵达到最大值。这表明在这个放大倍数下，小波分析能够有效地分离出更多的细节信息，有助于去除云层干扰。 接着，研究者进一步比较了两种小波函数，即双正交2.2型小波和离散近似Mery小波。在使用Mery小波时，他们观察到了两个峰值，分别对应放大倍数为4.8和5.7，这意味着这两个放大倍数下的图像处理效果最佳，能够更精确地保留有用的地物信息并去除云层。 小波分析作为一种强大的图像处理工具，在灰度遥感图像去云过程中展现出了其独特的优点。通过合理选择分解级别和细节系数放大倍数，可以显著提高图像的清晰度和地物识别能力。这种方法对于卫星遥感、地理信息系统等领域的实际应用具有重要的意义，有助于提升遥感数据的准确性和可用性。