基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

被引：11

作者：

王志社 ^{[1
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]}

杨风暴 ^{[1
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陈磊 ^{[1
]}

彭智浩 ^{[1
]}

纪利娥 ^{[1
]}

机构：

[1] 中北大学信息与通信工程学院

[2] 太原科技大学应用科学学院

来源：

光学学报 | 2014年 / 34卷 / 10期

关键词：

图像处理; 图像融合; 灰度共生矩阵; top-hat变换; 非下采样Contourlet变换; 局部方向信息熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法。将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数。对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验证明了本算法的有效性。

引用

页码：85 / 92

页数：8

共 10 条

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