国家教育部博士点基金(200806991084)
- 作品数：5 被引量：41H指数：3
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- 相关机构：西北工业大学上海海事大学更多>>
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- 基于NSCT和遗传算法的SAR图像和多光谱图像融合被引量：1
- 2012年
- 合成孔径雷达(SAR)图像与多光谱图像成像机理和光谱特性差异较大,一般的融合方法很难取得满意的融合结果。文章提出了一种基于Nonsuosampled Contourlet transform(NSCT)和遗传算法的融合算法,首先将经过预处理后的图像进行NSCT分解,低频系数采取区域信息熵最大的准则融合;高频子带计算区域相关性,对相关性在不同阈值范围内的系数进行融合,阈值的选取采用遗传算法进行搜索;最后对融合系数进行NSCT逆变换,得到融合结果。仿真结果表明该算法显著优于基于像素点和基于区域的融合方法。
- 时丕丽郭雷李晖晖杨宁陈智慧
- 关键词：图像融合NSCT遗传算法SAR图像多光谱图像
- 基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合被引量：4
- 2011年
- 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。
- 李晖晖刘坤
- 关键词：图像融合CONTOURLET变换隐马尔可夫树模型混合高斯模型
- 高光谱图像融合最佳波段选择方法被引量：21
- 2011年
- 针对高光谱图像高数据维给图像处理带来的困难和影响,本文构造了高光谱图像融合的最佳波段选择新模型—联合偏度-峰度指数(Joint Skewness-Kurtosis figure,JSKF)模型,利用JSKF指数进行自适应子空间的分解和波段选择,降低高光谱数据维数;并将选择出的最佳波段组合进行了融合,实验结果表明,该方法所选择的波段信息差异较大、互补特征明显,融合后图像包含的信息量丰富,效果优于传统的自适应波段选择方法和主成分分析累计贡献率方法。
- 郭雷常威威付朝阳
- 关键词：高光谱图像波段选择偏度峰度
- Multispectral and Panchromatic Image Fusion Based on NSCT and HIS Transform
- NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform) is a multi-scale、multi-direction method with strong sparse decomposit...
- 杨金库郭雷Ning Yang
- 文献传递
- 多光谱图像与全色图像融合被引量：1
- 2013年
- 非下采样Contourlet变换具有多尺度、多方向性、强大的稀疏表达能力,能够有效捕获图像中的纹理信息,文中提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换和HIS变换的遥感图像融合方法.对多光谱图像进行HIS变换,将得到的亮度分量和全色图像进行非下采样Contourlet变换,通过融合算法得到新的亮度分量,进行HIS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留原图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力.
- 杨金库郭雷杨宁钱林弘
- 关键词：非下采样CONTOURLET变换HIS变换多光谱图像全色图像图像融合
- 非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络相结合的SAR与多光谱图像融合被引量：14
- 2012年
- 由于获取地物波谱信息的波段范围及成像方式的不同,SAR与多光谱图像所得到的信息有很大差异,而且SAR图像会受到严重的相干斑噪声干扰,因此SAR与多光谱图像的融合很难获得满意的效果。考虑到非下采样Contourlet变换(NSCT)相比于其他多尺度几何分析方法的优势,提出了一种NSCT与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的SAR与多光谱图像融合方法。源图像首先经过NSCT分解获得不同尺度多个方向下的分解系数,将分解系数的高斯拉普拉斯算子能量作为脉冲耦合神经网络模型的输入,具有较大点火频率的系数将被选择作为融合图像的系数,最后经过NSCT重构得到最终的融合图像。实验结果表明,这种算法无论在主观视觉还是在客观指标上都要优于之前的许多算法。
- 金星李晖晖时丕丽
- 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换脉冲耦合神经网络SAR图像多光谱图像
