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Radiometric normalization with multi-temporal satellite images is essential for time series analysis and change detection. Generally, relative radiometric normalization, which is an image-based method, is performed, and histogram matching is a representative method for normalizing the non-linear properties. However, since it utilizes global statistical information only, local information is not considered at all. Thus, this paper proposes a histogram matching method considering local information. The proposed method divides histograms based on density, mean, and standard deviation of image intensities, and performs histogram matching locally on the sub-histogram. The matched histogram is then further partitioned and this process is performed again, iteratively, controlled with the wasserstein distance. Finally, the proposed method is compared to global histogram matching. The experimental results show that the proposed method is visually and quantitatively superior to the conventional method, which indicates the applicability of the proposed method to the radiometric normalization of multi-temporal images with non-linear properties.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and Analysis
4. Conclusion
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Bai, Y., Tang, P., and Hu, C. (2018), KCCA transformationbased radiometric normalization of multi-temporal satellite images, Remote Sensing, Vol. 10, No. 3, pp. 1-21.
Biday, S.G. and Bhosle, U. (2010), Radiometric correction of multitemporal satellite imagery, Journal of Computer Science, Vol. 6, No. 9, pp. 1027-1036.
Chavez Jr, P.S. (1988), An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data, Remote Sensing of Environment, Vol. 24, No. 3, pp. 459-479.
Chen, Y., Sun, K., Li, D., Bai, T., and Li, W. (2018), Improved relative radiometric normalization method of remote sensing images for change detection, Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 12, No. 4, pp. 1-16.
Chen, X. Vierling, L., and Deering, D. (2005), A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time, Remote Sensing of Environment, Vol. 98, No. 1, pp. 63-79.
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Chavez Jr, P.S. (1988), An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data, Remote Sensing of Environment, Vol. 24, No. 3, pp. 459-479.
Chen, Y., Sun, K., Li, D., Bai, T., and Li, W. (2018), Improved relative radiometric normalization method of remote sensing images for change detection, Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 12, No. 4, pp. 1-16.
Chen, X. Vierling, L., and Deering, D. (2005), A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time, Remote Sensing of Environment, Vol. 98, No. 1, pp. 63-79.
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