【摘 要】
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提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学电子科学与技术学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60872163）,安徽省教育厅基金资助项目（KJ2008A034,KJ20078305ZC）
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提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解，然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算，选取Teager能量作为度量来提取区域边缘与纹理信息。对于低频系数采用平均融合算法，根据高频子图Teager能量分布差异，对于方向高频系数采用不同最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明，提出的算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息的同时，可以
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