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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
一种多极化SAR图像融合方法研究
作者姓名:
杨智翔
何秀凤
危来龙
杨宁
王林
作者单位:
江西省水利规划设计院;河海大学地球科学与工程学院;
基金项目:
国家自然科学基金(41274017);江苏省科技支撑计划(BE2010316);日本宇航局ALOS数据研究项目(PI 534)
摘 要:
本文针对多极化SAR图像的融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。此方法用NSCT对已配准的多极化SAR图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;采用简化的PCNN模型分别对低频子带和高频子带系数进行智能决策,并进行NSCT逆变换得到融合图像。经实验表明该方法能够最大程度地保留原始极化SAR图像的信息,融合效果好于基于单个像素和局部特征的融合方法。
关 键 词:
非下采样Contourlet变换
脉冲耦合神经网络
多极化SAR图像
图像融合
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