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基于NSCT的SAR与可见光图像融合方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学自动化学院,西安710072
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(60802084);西北工业大学基础研究基金资助项目(JC20110266)
中文摘要:

为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合,提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法,在此基础上设计了一种融合规则,根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性,将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪,其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致,在低频系数采用“简单绝对值取大”的融合规则,最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,并能充分保留源图像重要特征。

英文摘要:

To obtain better fusion results of optical images and SAR images with severe speckle noise, this paper proposed a hard threshold denoising method in the finest scale level(DF-FSL) and a fusion algorithm. According to different properties of noise and signal's NSCT decomposition coefficients, frist the algorithm carried out hard threshold denoising in the finest scale level of high frequency coefficients. Then it fused other scale levels of high frequency coefficients in accordance with the finest scale level. Thirdly, it employed' choose absolute maximum' to select the low frequency coefficients of the fused image. Last it obtained the fusion images by inverse NSCT. The experiment resuhs show that the fusion rule not only restrains the speckle noise effectively, but also preserves salient information of original images well.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049