基于NSST域隐马尔可夫树模型的SAR和灰度可见光图像融合

发布时间：2017-07-30 05:10

  本文关键词：基于NSST域隐马尔可夫树模型的SAR和灰度可见光图像融合

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【摘要】：针对合成孔径雷达(SAR)图像和可见光图像融合问题,提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法 (NHMM),图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST域中,对低频系数采用基于标准差的融合策略;针对高频子带,建立NSST域隐马尔可夫树(HMT)模型对高频系数进行训练,并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择,最后通过NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,所提出的方法可提高图像的融合质量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;空军95806部队;
【关键词】： 非下采样剪切波变换 隐马尔可夫 图像融合
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61309008)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言图像融合[1]是指利用多源传感器获得的冗余和互补信息,将两幅或多副图像融合为一幅更准确、精确的合成图像.由于具有方向性和各向异性的特点,多尺度分解已广泛应用于图像融合领域.基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法是目前图像融合领域的研究热点,该方法不仅继

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本文编号：592624