基于fpga的遥感图像云检测算法研究与实现

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1、分类号学号M201272011学校代码10487密级硕士学位论文基于FPGA的遥感图像云检测算法研究与实现学位申请人：周雪珺学科专业：微电子学与固体电子学指导教师：杨晓非教授姚行中教授答辩日期：2015年5月10日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceResearchofCloudDetectionAlgorithmforRemoteSensingImageBasedonFPGACandidate:ZhouXuejunMajor:Mic

2、roelectronicsandSolidStateElectronicsSupervisor:Prof.YangXiaofeiProf.YaoXingzhongHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2015独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果

3、由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在______年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日华中科技大学硕士学位论文摘要受气候的影响，可见光卫星遥感图像往往存在局部区域被云遮挡，有云的遥感图像

4、难以用计算机进行研究和分析。若将整幅含有云的图像丢弃，不仅造成浪费，而且部分南方区域阴雨天多，无法获取完全无云的图像。所以对遥感图像进行云检测处理，具有重要的实际意义。目前已经有许多研究人员提出了基于软件的方法来实现云检测，但该方法处理速度比较慢，不能满足系统实时性的需求，因此采用FPGA硬件完成云检测是一种有效的途径。本文首先分析了现有的云分类方法，再结合课题需要，将云划分为薄云和厚云，并采用Matlab仿真，验证了分类方法的效果。接着针对分类后的厚云，从灰度特征、纹理特征、边缘特征和频率特征这四类特征参量出发，提出了一种云和地物的特征提取算法，并与现有的算

5、法进行了比较分析，验证了其性能。其次设计了一种基于可见光遥感图像的云标记检测算法，算法包括：云和地物的特征选取、自适应阈值的求解、连通区域的标记和最小外接矩形坐标的求解，并给出了Matlab仿真的实验结果。然后基于FPGA设计了一种陆水分离算法，算法包括：陆地区域数据库的获取、多边形最小外接矩形的求解、判断点与多边形的关系和确定图像位置，并给出了各模块的仿真结果。最后针对陆水分离后的水域图像，设计了一种基于FPGA的云检测算法，算法包括：灰度特征求解、自适应阈值求解、二值化处理、输出标记的矩形框坐标。算法通过XilinxVirtex-6ML605开发板实现，结

6、果表明，本文设计的云检测算法满足系统要求。关键词：遥感图像，特征提取，云检测，FPGAI华中科技大学硕士学位论文AbstractDuringtheimpactofclimate,itishardtoobtaincompletelyclearimageswithoutcloudcovering.Thepresenceofcloudsmayaffecttheanalysisandresearchoftheimages.Ifwediscardthewholeimagesthatcontainingclouds,imageresourceswillbewasted.F

7、urthermore,insomesouthernareas,completelycloudlessimagescannotbeobtainedduetotherainyweather.Therefore,theclouddetectionprocessplaysanimportantroleintheapplicationofsatelliteresources.Recently,alotofclouddetectionalgorithmsthatbasedongeneralcomputersoftwarehavebeenproposed.However,t

8、hesemethodscannotsa