高分辨率遥感图像雾霾去除方法：性能评估与应用

本文主要探讨了一种针对高分辨率遥感图像的去雾霾处理方法。该方法充分利用了遥感多光谱图像中不同谱段对雾霾的敏感性和不敏感性。首先，作者们注意到蓝谱段对雾霾有较高的探测能力，因此构建了雾霾图和非雾霾图，通过对比这两个图，可以更准确地识别出受雾霾影响的区域。然后，利用红谱段的稳定性，结合mean-shift分割技术，对亮目标进行识别，并对雾霾图进行修正和补偿，从而减少了雾霾对图像质量的影响。 在实际操作中，研究人员选择国产高分辨率遥感图像作为实验对象，通过常用的高分辨率遥感图像质量参数如辐射误差、空间分辨率、对比度、饱和度等对去雾霾处理的效果进行了评估。结果显示，经过各谱段的去雾霾处理，这些图像质量参数都有显著提升。非雾霾区域的图像光谱色彩特征在处理后与原图保持一致，这表明处理过程并未破坏图像的自然特性。而雾霾区域的细节信息在去雾霾后得以恢复，这对于环境监测和地理信息系统应用具有重要意义。 关键词方面，文章涵盖了大气光学、遥感图像、去雾霾、暗通道（可能指的是雾霾对某些光谱通道的影响）、雾霾图以及图像质量等多个核心概念。这项研究提供了一种有效的方法来提高高分辨率遥感图像在雾霾条件下的可用性，对于提升遥感数据在环境监测、城市规划等领域的应用价值具有积极意义。