基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

摘要：

针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法.将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数.对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像.实验证明了本算法的有效性.

关键词：图像处理、图像融合、灰度共生矩阵、top-hat变换、非下采样Contourlet变换、局部方向信息熵

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金

在线出版日期：2014-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：77-84