王敬磊

摘要：灘涂是中國(guó)重要的后備土地資源，具有面積大、分布集中、區(qū)位條件好、農(nóng)牧漁業(yè)綜合開(kāi)發(fā)潛力大的特點(diǎn)。如果灘涂濕地遙感影像存在云霧噪聲，則會(huì)嚴(yán)重影響灘涂濕地信息的判讀、分析和使用。從影像整體角度出發(fā)，提出基于小波的同態(tài)濾波算法，在去除CBERS影像灘涂濕地云霧的同時(shí)保證了灘涂濕地信息不被損壞。結(jié)果表明，處理后的影像云霧噪聲得到很大程度的弱化，灘涂濕地的全貌清晰可見(jiàn)，遙感影像的質(zhì)量有了顯著改善，大大提高了灘涂濕地圖像信息判讀、分析和使用的價(jià)值，為灘涂濕地水土資源的合理開(kāi)發(fā)利用提供了依據(jù)。

關(guān)鍵詞：灘涂濕地；小波；同態(tài)濾波

中圖分類號(hào)： S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0304-03

近年來(lái)，相關(guān)學(xué)者從旅游開(kāi)發(fā)、灘涂圍墾、灘涂資源保護(hù)等方面對(duì)灘涂濕地展開(kāi)了研究。在不干擾灘涂濕地遙感影像質(zhì)量的前提下，去除云霧噪聲的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。本研究從影像整體角度出發(fā)，兼顧影像的空域和頻域特點(diǎn)，提出一種基于小波的同態(tài)濾波方法，并將其應(yīng)用到去除灘涂影像的云霧噪聲中去，以此達(dá)到弱化云霧噪聲，提高灘涂濕地遙感影像判讀、分析和使用的目標(biāo)。1基于照明反射模型的同態(tài)濾波原理

同態(tài)濾波（homomorphic filtering，HF）屬于圖像頻率域處理范疇，作用是對(duì)圖像灰度范圍進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)消除圖像上照明不均的問(wèn)題，增強(qiáng)暗區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)又不損失亮區(qū)的圖像細(xì)節(jié)。通常情況下，任意一個(gè)空域圖像可以表示成二維函數(shù)f（x，y）的形式，由照明函數(shù)fi（x，y）和反射函數(shù)fr（x，y）的乘積來(lái)表征[4]，如式（1）所示：

由于照度的相對(duì)變化很小，可以看作是圖像的低頻成分，而反射率則是圖像的高頻成分；因此設(shè)計(jì)一個(gè)對(duì)高頻和低頻分量影響不同的高通濾波器H（μ，ν），通過(guò)分別對(duì)照度和反射率對(duì)像元灰度值的影響進(jìn)行處理，可以達(dá)到揭示陰影區(qū)細(xì)節(jié)特征的目的。因此，H（μ，ν）的選擇如下：低頻部分的 H（μ，ν）<1，高頻部分的H（μ，ν）>1，從而使占據(jù)低頻成分的煙霧成分從圖像信息中剔除或抑制。同態(tài)濾波處理的流程：對(duì)原始圖像先取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行傅立葉變換，然后用同態(tài)濾波函數(shù)處理，再進(jìn)行傅立葉逆變換，最后通過(guò)指數(shù)運(yùn)算得到處理后的圖像[4]。同態(tài)濾波處理流程見(jiàn)圖1。

2基于小波的同態(tài)濾波處理

2.1小波變換

小波變換是一種新的變換分析方法，繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的時(shí)間-頻率窗口，因其能夠在時(shí)域和頻域內(nèi)有良好的局部性能，可以通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析，因而被廣泛應(yīng)用于同態(tài)濾波[6]。

從頻譜分析的角度講，小波變換（wavelet transform，WT）是將原始信號(hào)分解為在一系列倍頻帶上的多個(gè)高頻帶數(shù)據(jù)和一個(gè)低頻帶數(shù)據(jù)，也就是用2組小波系數(shù)（高通、低通）分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，得到高、低頻2部分（高通濾波后的高頻部分和低通濾波后的低頻部分分別對(duì)應(yīng)連續(xù)小波變換的小波空間和尺度空間）[7]；原始信號(hào)經(jīng)過(guò)小波分解后，得到多個(gè)高、低頻層次，各層次的頻率和分辨率均不相同，能夠構(gòu)成多分辨率的塔形結(jié)構(gòu)，此時(shí)小波逆變換精確重構(gòu)信號(hào)，使得各層次分辨率有著不同程度的增強(qiáng)[8]。

通過(guò)張量積運(yùn)算，對(duì)圖像的垂直和水平方向進(jìn)行小波變換，能夠使一維小波變換推廣到二維圖像，獲得一個(gè)低頻帶LA和3個(gè)具有方向選擇性的高頻帶GH、GV、GD。圖像陰影區(qū)的細(xì)節(jié)和高頻變化成分在GH、GV、GD上體現(xiàn)出來(lái)，圖像的亮度分布和基本面貌通過(guò)低頻帶LA反映出來(lái)，而且低頻帶LA可以繼續(xù)分解得到多級(jí)分解層次[9]。如果用同態(tài)濾波法處理不同分辨率下的小波分解系數(shù)，就能達(dá)到增強(qiáng)高頻信息、衰減低頻成分的目的。小波變換的空域特性在一定程度上保證了影像的整體面貌，再結(jié)合霧霾的高灰度特征，就能制定合理的圖像融合方案，更好地保留原圖像低頻部分的細(xì)節(jié)特征，獲得較高質(zhì)量的遙感影像[10]。基于小波的同態(tài)濾波處理的流程見(jiàn)圖2。

2.3改進(jìn)算法的特點(diǎn)

根據(jù)本研究提出的改進(jìn)思想，對(duì)式（2）進(jìn)行適當(dāng)變形，得：

3處理與分析

3.1對(duì)象

中巴地球資源衛(wèi)星（CBERS）是我國(guó)第一代傳輸型地球資源衛(wèi)星，圖像產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著強(qiáng)有力的作用。但其獲得的遙感影像質(zhì)量不是很高，制約了其發(fā)揮更大價(jià)值。

本研究以截取出的CBERS遙感圖像中受云霧噪聲影響的灘涂濕地影像為研究對(duì)象，運(yùn)用基于小波的同態(tài)濾波法對(duì)其進(jìn)行處理。

3.2處理過(guò)程

3.2.1分解級(jí)數(shù)的選擇在實(shí)際操作中，對(duì)于小波分解級(jí)數(shù)的選擇要特別注意，數(shù)值既不能過(guò)大也不能過(guò)小。分解級(jí)數(shù)過(guò)大會(huì)影響LAj中的小波系數(shù)反映影像的光照分布特性，不能達(dá)到弱化云霧噪聲的目的，而且增大運(yùn)算負(fù)擔(dān)；分解級(jí)數(shù)過(guò)小，則會(huì)干擾LAj中冗雜細(xì)節(jié)信息的去除，導(dǎo)致圖像云霧噪聲區(qū)域信息損失，兩者都不能得到理想的處理效果。

本研究著重于削弱云霧噪聲，突出水體特征，元素相對(duì)單一，因此確定分解級(jí)數(shù)為2。

3.2.2小波系數(shù)的確定由于不同地區(qū)、不同云霧噪聲干擾下的灘涂濕地遙感影像存在差異，因此小波系數(shù)的參數(shù)也有所不同。針對(duì)本研究選擇的試驗(yàn)對(duì)象，運(yùn)用文中闡述的方法進(jìn)行處理，通過(guò)多次試驗(yàn)得到小波系數(shù)的相關(guān)參數(shù)值率測(cè)定結(jié)果：endprint

摘要：灘涂是中國(guó)重要的后備土地資源，具有面積大、分布集中、區(qū)位條件好、農(nóng)牧漁業(yè)綜合開(kāi)發(fā)潛力大的特點(diǎn)。如果灘涂濕地遙感影像存在云霧噪聲，則會(huì)嚴(yán)重影響灘涂濕地信息的判讀、分析和使用。從影像整體角度出發(fā)，提出基于小波的同態(tài)濾波算法，在去除CBERS影像灘涂濕地云霧的同時(shí)保證了灘涂濕地信息不被損壞。結(jié)果表明，處理后的影像云霧噪聲得到很大程度的弱化，灘涂濕地的全貌清晰可見(jiàn)，遙感影像的質(zhì)量有了顯著改善，大大提高了灘涂濕地圖像信息判讀、分析和使用的價(jià)值，為灘涂濕地水土資源的合理開(kāi)發(fā)利用提供了依據(jù)。

關(guān)鍵詞：灘涂濕地；小波；同態(tài)濾波

中圖分類號(hào)： S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0304-03

近年來(lái)，相關(guān)學(xué)者從旅游開(kāi)發(fā)、灘涂圍墾、灘涂資源保護(hù)等方面對(duì)灘涂濕地展開(kāi)了研究。在不干擾灘涂濕地遙感影像質(zhì)量的前提下，去除云霧噪聲的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。本研究從影像整體角度出發(fā)，兼顧影像的空域和頻域特點(diǎn)，提出一種基于小波的同態(tài)濾波方法，并將其應(yīng)用到去除灘涂影像的云霧噪聲中去，以此達(dá)到弱化云霧噪聲，提高灘涂濕地遙感影像判讀、分析和使用的目標(biāo)。1基于照明反射模型的同態(tài)濾波原理

同態(tài)濾波（homomorphic filtering，HF）屬于圖像頻率域處理范疇，作用是對(duì)圖像灰度范圍進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)消除圖像上照明不均的問(wèn)題，增強(qiáng)暗區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)又不損失亮區(qū)的圖像細(xì)節(jié)。通常情況下，任意一個(gè)空域圖像可以表示成二維函數(shù)f（x，y）的形式，由照明函數(shù)fi（x，y）和反射函數(shù)fr（x，y）的乘積來(lái)表征[4]，如式（1）所示：

由于照度的相對(duì)變化很小，可以看作是圖像的低頻成分，而反射率則是圖像的高頻成分；因此設(shè)計(jì)一個(gè)對(duì)高頻和低頻分量影響不同的高通濾波器H（μ，ν），通過(guò)分別對(duì)照度和反射率對(duì)像元灰度值的影響進(jìn)行處理，可以達(dá)到揭示陰影區(qū)細(xì)節(jié)特征的目的。因此，H（μ，ν）的選擇如下：低頻部分的 H（μ，ν）<1，高頻部分的H（μ，ν）>1，從而使占據(jù)低頻成分的煙霧成分從圖像信息中剔除或抑制。同態(tài)濾波處理的流程：對(duì)原始圖像先取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行傅立葉變換，然后用同態(tài)濾波函數(shù)處理，再進(jìn)行傅立葉逆變換，最后通過(guò)指數(shù)運(yùn)算得到處理后的圖像[4]。同態(tài)濾波處理流程見(jiàn)圖1。

2基于小波的同態(tài)濾波處理

2.1小波變換

小波變換是一種新的變換分析方法，繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的時(shí)間-頻率窗口，因其能夠在時(shí)域和頻域內(nèi)有良好的局部性能，可以通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析，因而被廣泛應(yīng)用于同態(tài)濾波[6]。

從頻譜分析的角度講，小波變換（wavelet transform，WT）是將原始信號(hào)分解為在一系列倍頻帶上的多個(gè)高頻帶數(shù)據(jù)和一個(gè)低頻帶數(shù)據(jù)，也就是用2組小波系數(shù)（高通、低通）分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，得到高、低頻2部分（高通濾波后的高頻部分和低通濾波后的低頻部分分別對(duì)應(yīng)連續(xù)小波變換的小波空間和尺度空間）[7]；原始信號(hào)經(jīng)過(guò)小波分解后，得到多個(gè)高、低頻層次，各層次的頻率和分辨率均不相同，能夠構(gòu)成多分辨率的塔形結(jié)構(gòu)，此時(shí)小波逆變換精確重構(gòu)信號(hào)，使得各層次分辨率有著不同程度的增強(qiáng)[8]。

通過(guò)張量積運(yùn)算，對(duì)圖像的垂直和水平方向進(jìn)行小波變換，能夠使一維小波變換推廣到二維圖像，獲得一個(gè)低頻帶LA和3個(gè)具有方向選擇性的高頻帶GH、GV、GD。圖像陰影區(qū)的細(xì)節(jié)和高頻變化成分在GH、GV、GD上體現(xiàn)出來(lái)，圖像的亮度分布和基本面貌通過(guò)低頻帶LA反映出來(lái)，而且低頻帶LA可以繼續(xù)分解得到多級(jí)分解層次[9]。如果用同態(tài)濾波法處理不同分辨率下的小波分解系數(shù)，就能達(dá)到增強(qiáng)高頻信息、衰減低頻成分的目的。小波變換的空域特性在一定程度上保證了影像的整體面貌，再結(jié)合霧霾的高灰度特征，就能制定合理的圖像融合方案，更好地保留原圖像低頻部分的細(xì)節(jié)特征，獲得較高質(zhì)量的遙感影像[10]?；谛〔ǖ耐瑧B(tài)濾波處理的流程見(jiàn)圖2。

2.3改進(jìn)算法的特點(diǎn)

根據(jù)本研究提出的改進(jìn)思想，對(duì)式（2）進(jìn)行適當(dāng)變形，得：

3處理與分析

3.1對(duì)象

中巴地球資源衛(wèi)星（CBERS）是我國(guó)第一代傳輸型地球資源衛(wèi)星，圖像產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著強(qiáng)有力的作用。但其獲得的遙感影像質(zhì)量不是很高，制約了其發(fā)揮更大價(jià)值。

本研究以截取出的CBERS遙感圖像中受云霧噪聲影響的灘涂濕地影像為研究對(duì)象，運(yùn)用基于小波的同態(tài)濾波法對(duì)其進(jìn)行處理。

3.2處理過(guò)程

3.2.1分解級(jí)數(shù)的選擇在實(shí)際操作中，對(duì)于小波分解級(jí)數(shù)的選擇要特別注意，數(shù)值既不能過(guò)大也不能過(guò)小。分解級(jí)數(shù)過(guò)大會(huì)影響LAj中的小波系數(shù)反映影像的光照分布特性，不能達(dá)到弱化云霧噪聲的目的，而且增大運(yùn)算負(fù)擔(dān)；分解級(jí)數(shù)過(guò)小，則會(huì)干擾LAj中冗雜細(xì)節(jié)信息的去除，導(dǎo)致圖像云霧噪聲區(qū)域信息損失，兩者都不能得到理想的處理效果。

本研究著重于削弱云霧噪聲，突出水體特征，元素相對(duì)單一，因此確定分解級(jí)數(shù)為2。

3.2.2小波系數(shù)的確定由于不同地區(qū)、不同云霧噪聲干擾下的灘涂濕地遙感影像存在差異，因此小波系數(shù)的參數(shù)也有所不同。針對(duì)本研究選擇的試驗(yàn)對(duì)象，運(yùn)用文中闡述的方法進(jìn)行處理，通過(guò)多次試驗(yàn)得到小波系數(shù)的相關(guān)參數(shù)值率測(cè)定結(jié)果：endprint

摘要：灘涂是中國(guó)重要的后備土地資源，具有面積大、分布集中、區(qū)位條件好、農(nóng)牧漁業(yè)綜合開(kāi)發(fā)潛力大的特點(diǎn)。如果灘涂濕地遙感影像存在云霧噪聲，則會(huì)嚴(yán)重影響灘涂濕地信息的判讀、分析和使用。從影像整體角度出發(fā)，提出基于小波的同態(tài)濾波算法，在去除CBERS影像灘涂濕地云霧的同時(shí)保證了灘涂濕地信息不被損壞。結(jié)果表明，處理后的影像云霧噪聲得到很大程度的弱化，灘涂濕地的全貌清晰可見(jiàn)，遙感影像的質(zhì)量有了顯著改善，大大提高了灘涂濕地圖像信息判讀、分析和使用的價(jià)值，為灘涂濕地水土資源的合理開(kāi)發(fā)利用提供了依據(jù)。

關(guān)鍵詞：灘涂濕地；小波；同態(tài)濾波

中圖分類號(hào)： S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0304-03

近年來(lái)，相關(guān)學(xué)者從旅游開(kāi)發(fā)、灘涂圍墾、灘涂資源保護(hù)等方面對(duì)灘涂濕地展開(kāi)了研究。在不干擾灘涂濕地遙感影像質(zhì)量的前提下，去除云霧噪聲的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。本研究從影像整體角度出發(fā)，兼顧影像的空域和頻域特點(diǎn)，提出一種基于小波的同態(tài)濾波方法，并將其應(yīng)用到去除灘涂影像的云霧噪聲中去，以此達(dá)到弱化云霧噪聲，提高灘涂濕地遙感影像判讀、分析和使用的目標(biāo)。1基于照明反射模型的同態(tài)濾波原理

同態(tài)濾波（homomorphic filtering，HF）屬于圖像頻率域處理范疇，作用是對(duì)圖像灰度范圍進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)消除圖像上照明不均的問(wèn)題，增強(qiáng)暗區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)又不損失亮區(qū)的圖像細(xì)節(jié)。通常情況下，任意一個(gè)空域圖像可以表示成二維函數(shù)f（x，y）的形式，由照明函數(shù)fi（x，y）和反射函數(shù)fr（x，y）的乘積來(lái)表征[4]，如式（1）所示：

由于照度的相對(duì)變化很小，可以看作是圖像的低頻成分，而反射率則是圖像的高頻成分；因此設(shè)計(jì)一個(gè)對(duì)高頻和低頻分量影響不同的高通濾波器H（μ，ν），通過(guò)分別對(duì)照度和反射率對(duì)像元灰度值的影響進(jìn)行處理，可以達(dá)到揭示陰影區(qū)細(xì)節(jié)特征的目的。因此，H（μ，ν）的選擇如下：低頻部分的 H（μ，ν）<1，高頻部分的H（μ，ν）>1，從而使占據(jù)低頻成分的煙霧成分從圖像信息中剔除或抑制。同態(tài)濾波處理的流程：對(duì)原始圖像先取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行傅立葉變換，然后用同態(tài)濾波函數(shù)處理，再進(jìn)行傅立葉逆變換，最后通過(guò)指數(shù)運(yùn)算得到處理后的圖像[4]。同態(tài)濾波處理流程見(jiàn)圖1。

2基于小波的同態(tài)濾波處理

2.1小波變換

小波變換是一種新的變換分析方法，繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的時(shí)間-頻率窗口，因其能夠在時(shí)域和頻域內(nèi)有良好的局部性能，可以通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析，因而被廣泛應(yīng)用于同態(tài)濾波[6]。

從頻譜分析的角度講，小波變換（wavelet transform，WT）是將原始信號(hào)分解為在一系列倍頻帶上的多個(gè)高頻帶數(shù)據(jù)和一個(gè)低頻帶數(shù)據(jù)，也就是用2組小波系數(shù)（高通、低通）分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，得到高、低頻2部分（高通濾波后的高頻部分和低通濾波后的低頻部分分別對(duì)應(yīng)連續(xù)小波變換的小波空間和尺度空間）[7]；原始信號(hào)經(jīng)過(guò)小波分解后，得到多個(gè)高、低頻層次，各層次的頻率和分辨率均不相同，能夠構(gòu)成多分辨率的塔形結(jié)構(gòu)，此時(shí)小波逆變換精確重構(gòu)信號(hào)，使得各層次分辨率有著不同程度的增強(qiáng)[8]。

通過(guò)張量積運(yùn)算，對(duì)圖像的垂直和水平方向進(jìn)行小波變換，能夠使一維小波變換推廣到二維圖像，獲得一個(gè)低頻帶LA和3個(gè)具有方向選擇性的高頻帶GH、GV、GD。圖像陰影區(qū)的細(xì)節(jié)和高頻變化成分在GH、GV、GD上體現(xiàn)出來(lái)，圖像的亮度分布和基本面貌通過(guò)低頻帶LA反映出來(lái)，而且低頻帶LA可以繼續(xù)分解得到多級(jí)分解層次[9]。如果用同態(tài)濾波法處理不同分辨率下的小波分解系數(shù)，就能達(dá)到增強(qiáng)高頻信息、衰減低頻成分的目的。小波變換的空域特性在一定程度上保證了影像的整體面貌，再結(jié)合霧霾的高灰度特征，就能制定合理的圖像融合方案，更好地保留原圖像低頻部分的細(xì)節(jié)特征，獲得較高質(zhì)量的遙感影像[10]?；谛〔ǖ耐瑧B(tài)濾波處理的流程見(jiàn)圖2。

2.3改進(jìn)算法的特點(diǎn)

根據(jù)本研究提出的改進(jìn)思想，對(duì)式（2）進(jìn)行適當(dāng)變形，得：

3處理與分析

3.1對(duì)象

中巴地球資源衛(wèi)星（CBERS）是我國(guó)第一代傳輸型地球資源衛(wèi)星，圖像產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著強(qiáng)有力的作用。但其獲得的遙感影像質(zhì)量不是很高，制約了其發(fā)揮更大價(jià)值。

本研究以截取出的CBERS遙感圖像中受云霧噪聲影響的灘涂濕地影像為研究對(duì)象，運(yùn)用基于小波的同態(tài)濾波法對(duì)其進(jìn)行處理。

3.2處理過(guò)程

3.2.1分解級(jí)數(shù)的選擇在實(shí)際操作中，對(duì)于小波分解級(jí)數(shù)的選擇要特別注意，數(shù)值既不能過(guò)大也不能過(guò)小。分解級(jí)數(shù)過(guò)大會(huì)影響LAj中的小波系數(shù)反映影像的光照分布特性，不能達(dá)到弱化云霧噪聲的目的，而且增大運(yùn)算負(fù)擔(dān)；分解級(jí)數(shù)過(guò)小，則會(huì)干擾LAj中冗雜細(xì)節(jié)信息的去除，導(dǎo)致圖像云霧噪聲區(qū)域信息損失，兩者都不能得到理想的處理效果。

本研究著重于削弱云霧噪聲，突出水體特征，元素相對(duì)單一，因此確定分解級(jí)數(shù)為2。

3.2.2小波系數(shù)的確定由于不同地區(qū)、不同云霧噪聲干擾下的灘涂濕地遙感影像存在差異，因此小波系數(shù)的參數(shù)也有所不同。針對(duì)本研究選擇的試驗(yàn)對(duì)象，運(yùn)用文中闡述的方法進(jìn)行處理，通過(guò)多次試驗(yàn)得到小波系數(shù)的相關(guān)參數(shù)值率測(cè)定結(jié)果：endprint