基于Contourlet能量标准差积的极化SAR图像融合

摘要：

针对Contourlet多尺度、多方向性的优点,以及单一特征量融合规则过于片面性的缺点,提出了一种结合Contourlet自适应阈值滤波的区域能量标准差积的多极化SAR图像融合算法.该方法利用Sigmoid函数构建一种自适应阈值函数来处理Contourlet的高频子带系数,实现融合前图像的去噪处理,然后在Contourlet域中完成不同极化SAR图像的信息融合.根据各子带系数的特性,对低频子带系数采用区域能量融合规则和加权算法;高频子带系数采用区域能量和标准差之积作为融合规则,进行选择性融合.通过对实测极化SAR图像融合的试验表明,该算法在目视效果和客观评价指标方面比其他算法,都具有一定的优越性.

关键词：SAR图像融合、Contourlet、相干斑抑制、自适应阈值、特征量积融合规则算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：514-519