【摘 要】
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针对SAR图像与可见光图像融合的特点，提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的SAR图像与可见光图像融合算法。通过NSCT变换对SAR图像和可见光源图像进行分解，对低频子图像，采
【机 构】
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西安工程大学理学院,密德萨斯大学科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11501436);陕西省教育厅科研计划项目(16JK1326);西安市2015基础教育研究重大招标项目(2015ZBZY04);西安工程大学研究生创新基金资助项目(CX201709)
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针对SAR图像与可见光图像融合的特点，提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的SAR图像与可见光图像融合算法。通过NSCT变换对SAR图像和可见光源图像进行分解，对低频子图像，采用以区域熵为测度参数进行邻域融合。对高频子图像的最高层采用区域标准差选大法进行融合；对高频子图像的其他层采用以邻域相关系数为阈值，基于平均梯度选择的邻域算法进行融合。最后进行NSCT逆变换得到最终融合图像。实验结果表明该方法可以获得较理想的融合图像和更多的细节信息。
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