因小波变换具有多分辨率分析能力和自适应性,故常被作为图像去噪的有效手段之一。文中从遥感影像中常见的薄云噪声的特征分析出发,分别从两个方面入手对含有薄云噪声的遥感影像进行去噪处理:①使用DB系列和SYM系列小波基对含有薄云的遥感影像进行小波变换去噪,对比发现使用db5小波母函数得到的去噪效果最佳。②使用Bridge-Massart阈值降噪模型对含有薄云的遥感影像进行去噪。结果中推断出:直接使用Bridge-Massart阈值降噪模型去噪的结果不如在第一步得到的结果上运用Bridge-Massart阈值降噪模型去噪的结果好。由此得到一种新的基于小波的遥感影像薄云去除方法 ,与小波变换法去除遥感影像薄云的结果比较,本方法得到的结果更优。

卫星CCD图像的去云处理对遥感信息的增强与提取有重要的意义，尤其是在云覆盖严重的低纬度地区。为去除CBERS-02B卫星CCD图像中薄云的影响，分别使用Mallat和àtrous2种小波变换对图像进行分解；利用同态滤波对2种小波分解图像的低频系数进行处理，衰减其低频信息；将处理后的小波低频系数与分解的高频系数进行小波重构，从而达到去云的目的。定量分析基于Mallat和àtrous小波变换结合同态滤波法的去云结果袁明，经àtrous小波变换结合同态滤波法的去云影像所包含信息量大，细节信息丰富，去云效果较好。

idl 小波变换 去薄云 envi 二次开发