基于NSST域隐马尔可夫树模型的SAR和灰度可见光图像融合

被引：17

作者：

刘健 ^{[1
]}

雷英杰 ^{[1
]}

邢雅琼 ^{[1
]}

鹿传国 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军工程大学防空反导学院

[2] 空军部队

来源：

控制与决策 | 2016年 / 31卷 / 03期

关键词：

非下采样剪切波变换; 隐马尔可夫; 图像融合;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2014.1932

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

针对合成孔径雷达(SAR)图像和可见光图像融合问题,提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法 (NHMM),图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST域中,对低频系数采用基于标准差的融合策略;针对高频子带,建立NSST域隐马尔可夫树(HMT)模型对高频系数进行训练,并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择,最后通过NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,所提出的方法可提高图像的融合质量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性.

引用

页码：453 / 457

页数：5

共 9 条

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