【摘 要】
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本文着重介绍在空域内实现大数据量薄云去除的思路：针对大数据量遥感图像，采用等距抽样方法，对原图像的一个样本进行处理，简化计算的复杂度，节约计算空间。 本文根据薄云的特点
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本文着重介绍在空域内实现大数据量薄云去除的思路：针对大数据量遥感图像，采用等距抽样方法，对原图像的一个样本进行处理，简化计算的复杂度，节约计算空间。
本文根据薄云的特点，将云层的对比度和亮度综合考虑，进行云层识别；仅对有云区域，用拉普拉斯变换调整云层的对比度，然后降低云层的亮度；根据薄云的特点，进行云层厚度估计，对原有的降低云层亮度的方法进行改进，有效的平滑有云和无云区域的边界。
本文将抽样以后的图像复原到原有图像的大小，得到一幅去云以后的图像；从时间复杂度和空间复杂度上比较可以看出，相对于频域的方法，空域方法主要的优点。
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