【摘 要】
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提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,河南科技大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60702063);总装预研项目;广西壮族自治区青年科学基金(0640067)资助课题
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提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。
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