针对遥感影像中的阴影会导致地物信息受损、影像质量下降的问题,提出了联合对数变换与局部增强的高分遥感影像阴影补偿方法。在阴影检测结果的基础上,首先设计了改进的对数变换图像增强方法,构建了对数变换模型,实现了阴影区域亮度的有效提升。然后,联合局部补偿模型,进行了加权处理,提升了阴影区域的对比度。最后,基于阴影边界同类特征点匹配的思想,自动解算了补偿模型的参数,实现了自动补偿。实验结果表明,所提方法可有效地实现阴影补偿,提升阴影区域的亮度与对比度,较准确地再现阴影区域地物的真实信息。

为了提高低照度遥感图像的可视性,提出一种基于条件生成对抗网络的低照度遥感图像增强方法。首先,为克服样本数据不足,利用正常清晰光照的图像合成低照度图像作为训练样本;然后,将原始低照度遥感图像由RGB色彩空间转换到HSI色彩空间,进行通道拆分,有效分离H、S、I分量,在保持色调分量H不变的前提下,利用条件生成对抗网络和改进的对数变换方法分别处理亮度分量I和饱和度分量S;最后,执行通道合并将处理后的图像从HSI色彩空间转换到RGB色彩空间。在损失函数中引入焦点损失函数,解决样本比例高度不平衡的问题。实验结果表明:所提方法有效地提升了低照度遥感图像的亮度和对比度,为低照度遥感图像增强方法的研究提供了新的思路。

本文提出了多视平均幅值合成孔径雷达 (SAR)图像的拖尾 Rayleigh先验模型的参数估计方法。首先，本文通过对数变换把 SAR图像的乘性模型变为加性形式；其次，本文使用负数阶矩理论，推导出真实图像的对数变换的期望和方差；最后，本文基于斑点的对数变换的高斯近似，获得了斑点的对数变换的期望和方差。所提估计方法具有解析的表达式，便于实现。 Monte Carlo仿真和真实 SAR图像的参数估计实验表明，所提方法可以有效的从多视平均幅值 SAR图像估计出拖尾 Rayleigh先验模型的参数。