本文關(guān)鍵詞：基于NSST域隱馬爾可夫樹模型的SAR和灰度可見光圖像融合

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【摘要】：針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像和可見光圖像融合問題,提出一種基于非下采樣剪切波變換域的隱馬爾可夫樹模型的圖像融合方法 (NHMM),圖像經(jīng)過非下采樣剪切波變換(NSST)分解形成一個(gè)低頻子帶和多個(gè)高頻子帶.在NSST域中,對(duì)低頻系數(shù)采用基于標(biāo)準(zhǔn)差的融合策略;針對(duì)高頻子帶,建立NSST域隱馬爾可夫樹(HMT)模型對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,并根據(jù)梯度能量對(duì)訓(xùn)練后的高頻系數(shù)進(jìn)行選擇,最后通過NSST逆變換得到融合圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法可提高圖像的融合質(zhì)量,并能降低圖像噪聲,具有一定的有效性和實(shí)用性.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;空軍95806部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 非下采樣剪切波變換 隱馬爾可夫 圖像融合
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(61309008)
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 0引言圖像融合[1]是指利用多源傳感器獲得的冗余和互補(bǔ)信息,將兩幅或多副圖像融合為一幅更準(zhǔn)確、精確的合成圖像.由于具有方向性和各向異性的特點(diǎn),多尺度分解已廣泛應(yīng)用于圖像融合領(lǐng)域.基于非下采樣輪廓波變換(NSCT)的圖像融合方法是目前圖像融合領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),該方法不僅繼

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本文編號(hào)：592624