遥感影像清晰度增强方法的研究及实现

1、 学号_ 密级_ 武汉大学本科毕业论文Remote sensing image definition enhancement method research and Realization遥感影像清晰度增强方法的研究及实现院（系）名 称：武汉大学资源环境学院专 业 名 称 ：地理信息系统学 生 姓 名 ：王利伟指 导 教 师 ：沈焕锋 教授二一二年四月郑 重 申 明本人呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。本人签名： 日期： BACHELORS DEGREE THESIS OF WUHAN UNIVERSITYRemote sensing image definition enhancement method research and RealizationCollege ：Wuhan University College of res

2、ources and environmentSubject ：Geographic Information SystemName ： Liwei WangDirector ： Huanfeng Shen ProfessorApril 2012摘 要在遥感应用研究中, 经过处理后形成的高清晰影像, 对展开以后的工作具有重要的作用. 而影像增强技术对于改善影像的对比度, 突出某些局部细节等方面都起着积极的作用, 有利于减少遥感影像在成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素造成的影响.本文对传统的增强方法进行了深入地研究, 并给予了实现, 包括线性变换、分段线性变换、非线性变换、直方图均衡化方法. 此外, 结合聚类理论和模糊增强理论, 提出了相应的改进方法.对于分段线性变换方法中如何划分灰度区间以及端点的设定这一问题, 给出了基于加权模糊 C-均值聚类的遥感影像增强算法, 快速地实现了影像灰度分区, 并对各区间采取相应的变换进行增强. 试验结果表明本文算法有效提高了影像的信噪比,增强了对比度和清晰度, 且易于实现.针对传统的模糊增强方法存在的一些缺陷, 提出一种基于最大 Tsallis 熵

3、原则的遥感影像模糊增强算法, 首先将 Tsallis 熵推广到多个阈值的情况, 在基于最大熵原则基础上, 利用遗传算法计算出影像灰度级的最佳分类阈值, 然后采用改进的隶属度函数和增强算子对影像进行模糊增强, 最后还将多阈值影像的模糊增强方法进行了推广. 试验结果表明, 该算法自动、有效地选取阈值, 且使影像亮度分布均衡, 对比度显著增强, 具有良好的视觉效果.实验表明, 本文提出的算法对于一些遥感影像的增强取得了比较好的增强效果关键词：加权模糊 C-均值聚类算法; 信噪比; Tsallis 熵; 遗传算法; 模糊增强算子ABSTRACT In the research of remote sensing application, the very clear images after being processed play an important role in the following work. And image enhancement technology has a positive effect on improving the contrast and showin

4、g some local detailsof images, so its good to reduce the effect of sensor, atmosphere etc on images.Traditional enhancement algorithms are detailedly studied and realized. Including linear transform, piecewise linear transform, non-linear transform, histogram equilibration. Furthermore, some corresponding improved algorithms based on clustering theory andfuzzy enhancement theory are put forward.Aiming to the key problem of how to divide gray scale intervals and fix on the points, a Remote Sensin

5、g Image Enhancement Algorithm Based on Weighting Fuzzy C-Means Clustering (RSIE-WFCM) is proposed. Image is divided into some areas quickly and these areas are enhanced by the relevant transform methods. The experimental results show the algorithm in this paper can enhance the signal noise ratio, contrast and definition of the image effectively, moreover, it is easy to realize.To solve some drawbacks of the traditional fuzzy enhancement algorithms, a Remote Sensing Image Fuzzy Enhancement Algori

6、thm Based on Maximum Tsallis Entropy Principle (RSIFE-MTEP) is proposed. First, Tsallis entropy is generalized to the case of multi-level thresholds. The optimal gray thresholds are computed by genetic algorithm. Then, images are fuzzy enhanced with improved membership function and enhancement operator. Finaly, the fuzzy enhancement algorithm for processing the images with multi-level thresholds is generalized. The experimental results show that the proposed algorithm can select the thresholds a

7、utomatically and efficiently, and achieve the better seeing effect, distributing brightness uniformly and enhancing image contrast distinctly.The experimental results show that the algorithms proposed by the paper achieve comparative good effects for some remote sensing images.Keywords： Weighting Fuzzy C-means Clustering Algorithm(WFCM); Signal Noise Ratio (SNR); Tsallis Entropy; Genetic Algorithm; Fuzzy Enhancement Operator目 录第1章 绪论1 1.1 课题背景及其目的意义 11.2 国内外研究现状11.3 本文的主要研究内容2第 2 章 遥感影像增强的基本理论 2 2.1 遥感影像增强的一些基本概念 2 2.1.1遥感数字影像的表示 2 2.1.2遥感影像的获取 3 2.1.3卫星遥感系统示意图 3 2.1.4直方图 4 2.2 遥感影像增强的目的及种类 5 2.3 遥感影像的空间域增强 5 2.4 遥感影像的滤波增强 5 2.5 本章小结 6第3章 基于加权模糊 C-均值聚类的遥感影像增强 6 3.1引言 6 3.2算法介绍 6 3.2.1加权模糊 C-均值聚类算6 3.2.2 RSIE-WFCM 算法 73.3仿真实验及实验分析 83.4本章小结 10第4章 遥感影像模糊增强方法的研究和实现 10 4.1模糊集的概念10 4.2传统模糊增强方法 11 4.3基

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