神经网络结合NSCT的多源图像融合算法

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针对海洋弱目标监测存在因背景、海雾影响而"认不清"、"看不远"的问题,提出非下采样轮廓波变换和神经网络结合的多源图像融合算法。首先使用非下采样塔式结构滤波器组分解其预处理得到的偏振长波红外图像和可见光图像,进而采用神经网络得到初次融合图像与短波红外图像的图像特征,并从这些特征中提取权重,然后将特征图像取相对应的权重,融合得到最后的图像。该算法充分利用了红外图像亮度、强度信息和偏振光穿云透雾的特性,突出了目标轮廓细节,提高图像对比度,从而达到清晰识别海面目标的目的。
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