【摘 要】
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在实际的卫星遥感成像过程中，区域性的云雾是经常存在的。它们使得图像模糊不清，降低了图像的理解度和分辨率。遥感图像中云雾主要集中在图像的低频部分，其它地物背景信息则
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院 北京100044
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在实际的卫星遥感成像过程中，区域性的云雾是经常存在的。它们使得图像模糊不清，降低了图像的理解度和分辨率。遥感图像中云雾主要集中在图像的低频部分，其它地物背景信息则集中在图像的高频部分。为了有效去除云雾噪声，本文将原始彩色遥感图像转化到HSV颜色空间。通过考察图像频率分布信息，结合小波变换的特点，本文仅对HSV颜色空间的V分量进行小波变换。然后用新V分量与原始的H分量和S分量进行HSV反变换得到去云后的遥感图像。结果表明基于小波变换及HSV颜色空间的云雾去除方法的去云影像，细节信息丰富，去云效果较好。
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