【摘要】：針對(duì)高光譜圖像解譯需求,提出了一種基于目標(biāo)檢測(cè)理論的NSCT域高光譜圖像與全色圖像融合方法。首先對(duì)高光譜圖像進(jìn)行RX異常目標(biāo)檢測(cè),得到目標(biāo)背景分離圖像;然后對(duì)參與融合的波段圖像進(jìn)行無(wú)下采樣輪廓波分解,得到不同分辨率的低頻子帶和多方向的帶通子帶;對(duì)于背景區(qū)域的低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù),分別采用加權(quán)平均和平均梯度自適應(yīng)加權(quán)的融合策略,對(duì)于目標(biāo)區(qū)域,則根據(jù)不同特征采用區(qū)域方差自適應(yīng)加權(quán)的低頻系數(shù)融合方法和區(qū)域方差取大的高頻系數(shù)融合方法;最后進(jìn)行NSCT逆變換得到融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的融合方法能夠有效提高高光譜圖像的目視效果,突出目標(biāo)與背景區(qū)域的差異,有利于目視解譯工作的進(jìn)行。
【圖文】：

第３９卷第６期邐紅外技術(shù)邐Ｖｏｌ．３９邋Ｎｏ．６逡逑２０１７邋年邋６邋月邐Ｉｎｆｒａｒｅｄ邋Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ邐Ｊｕｎｅ邋２０１７逡逑去除冗余、合并互補(bǔ)信息，，以利于人工解譯和后續(xù)處對(duì)整幅圖像進(jìn)行遍歷，以局部背景參數(shù)估計(jì)的方式建逡逑理［２］。將高光譜圖像與空間分辨率較高的全色圖像進(jìn)立模型。雙窗結(jié)構(gòu)如圖１所示。逡逑行融合，不僅能夠?qū)⑷珗D像優(yōu)良的空間特性賦予高邐ｓ邋，、逡逑0Ｒｙ（ｒ）逡逑光譜圖像，還將高光譜豐富的光譜信息賦予全色圖像，逡逑是提高兩類圖像可觀性的有效途徑ｍ。邐肴．外窗逡逑從融合方法１：看，圖像融含方法主要P災(zāi)鞒懾巍鰣義稀觶希齲希停懾危危蓿ā翱阱膩義戲址治觶ǎ校茫粒┪淼奶卣鞅浠環(huán)椒�、以ＩＩＩ７f浠誨我誨澹義銜淼難丈占潯浠環(huán)椒ā⒁孕〔ū浠晃淼幕危蹋劍澹藎海捍潰詿板義嫌謔保當(dāng)浠壞姆椒ǖ齲郟矗擼擔(dān)薄４尤諍閑問(wèn)嬌�，图像日娤辶x峽梢苑治諳袼�、基釉煱口、基诱r潁持?jǐn)S嘈停郟叮擼罰蕁ｅ甕跡卞澹遙廝惴觳獯翱諛Ｐ灣義匣諳袼氐娜諍廈揮鋅悸峭枷裰懈饗裨淶墓亓裕誨危疲椋紓澹卞澹裕瑁邋澹洌錚酰猓歟邋澹鰨椋睿洌錚麇澹恚錚洌澹戾澹錚駑澹遙劐澹幔歟紓錚潁椋簦瑁礤義匣詿翱詰娜諍顯詿翱諮≡袷苯銜擔(dān)歡誶蟈危遙廝闋油ǎ耍潁┕率嚼磁卸夏勘曄糶裕哄義系娜諍鮮紫雀菪枰枷窕植煌母行巳で潁義先緩蟾薟煌虻奶卣鞔酉袼鼗虼翱詡侗鵠瓷杓普脲危媯椋駑澹

本文編號(hào)：2525035