图像复原在遥感图像处理中的应用
图像复原是遥感图像处理中的一个重要环节，它的主要目的是恢复图像的质量，去除图像的模糊和噪声，从而更好地揭示地物的信息。以下是图像复原在遥感图像处理中的一些具体应用：
1.图像恢复
遥感图像在传输、记录、扫描或回放过程中可能会引入数据错误、噪声和畸变。图像复原技术可以通过建立图像的退化模型，并采用相反的过程进行处理，以恢复出原始图像。例如，辐射校正和几何校正是遥感图像恢复的重要内容，通过对原始图像数据的像元灰度值进行校正，可以去除图像上的条纹和其他几何畸变。
2.数据压缩
遥感图像数据量通常很大，为了提高传输、存储和处理的效率，可以采用数据压缩技术。数据压缩通常是通过对图像进行灰度增强或卷积等处理，使得图像的灰度值更加集中，从而减少数据量。
3.影像增强
影像增强是通过突出数据的某些特征，以提高影像的目视质量。常用的影像增强方法有线性增强、分段线性增强、等概率分布增强、对数增强、指数增强和自适应灰度增强等。此外，还可以通过边缘增强、密度分割、比值运算和去模糊等方法，来提高影像的细节表现和对比度。
4.信息提取
信息提取是从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。这通常涉及到采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类方法，以识别和区分地物。
5.图像复原算法
在遥感图像处理中，图像复原算法通常需要考虑大气湍流、气溶胶等因素的影响。例如，可以利用中尺度气象模型和单星SCIDAR技术获取大气湍流廓线强度，以此估计大气MTF并将其作为描述成像时刻大气状态的先验信息加入到图像复原模型中，从而更好地消除观测图像中的大气模糊。此外，还可以采用维纳滤波迭代盲解卷积、APEX极大似然等算法，结合噪声去除和大气MTF估计，有效克服复原过程中的噪声放大以及对PSF初始估计的依赖，改善复原图像的质量。
总的来说，图像复原在遥感图像处理中扮演着重要的角色，它不仅可以提高遥感图像的质量，还可以帮助我们从遥感图像中提取更多的有用信息。
