基于非下采样轮廓变换与模糊理论的遥感图像增强

发布时间：2019-09-03 16:42

【摘要】：为进一步增强遥感图像的细节信息,在非下采样轮廓变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的基础上,结合模糊理论,提出了一种遥感图像增强算法。首先对原始图像进行NSCT变换,得到频率域内低频系数和不同尺度不同子带上的高频系数;然后定义隶属度函数,对高频系数进行模糊变换;在进行NSCT逆变换重构图像的过程中,逐层地将高频系数线性地加到低频系数中,最终实现遥感图像增强。实验结果表明,该算法在主、客观方面都使遥感图像得到了很好的增强效果。研究表明,NSCT变换后的高频系数包含了图像中的细节信息,针对高频系数进行模糊变换后,进行NSCT逆变换可以比较有效地增强图像。该算法存在的问题在于计算量较大以及需要调整的参数较多。
【作者单位】： 南京信息工程大学地理与遥感学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“城市边缘区地表组分温度反演模型的构建”(编号:41571350)和“基于GPS/PS-DInSAR综合技术的城市大气水汽时空分布特征研究”(编号:41301400)共同资助
【分类号】：TP751

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本文编号：2531466