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红外中波细分图像的小波包变换融合研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了红外中波段的两个细分波段(3.4μm~4.μm和4.5μm~5.3μm)的成像特点,提出了基于二维小波包变换和局部能量的两个红外中波细分波段图像的融合算法.实验结果表明,融合图像同细分图像和未细分图像相比,标准偏差分别增加了6.47%和1.50%,多向粗糙度分别增加了4.82%和4.32%,而太阳影响参数分别下降了4.96%和9.03%,融合了两幅细分图像中比较清晰的信息,减少了太阳饱和区,证明了融合算法的有效性,说明了通过两个细分波段融合的方法可以获得比原中波波段成像效果更好的图像. 相似文献
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基于BP神经网络进行云相态识别方法的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
根据MODIS图像中8.5μm、11μm、12μm三波段的亮温判断云相态的原理,建立一个三层的BP人工神经网络算法.利用该算法分别对中国高纬度区域(N30°~N55°)和低纬度区域(N0°~N30°)的2008年1月15日和2008年7月15日的两景MODIS图像进行了云相态的识别,并把识别结果与NASA中心的MOD06云相态结果进行了对比,对比结果表明利用该方法反演云相态的正确率在90%以上,且利用该算法反演得出的云相态结果中,无法确定的云相态范围减少. 相似文献
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一种像素级多传感器图像融合算法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文给出了一种像素级多传感器图像融合算法,并将其应用于不同波段SAR图像的融合.该算法先用基于卡尔曼滤波的图像融合技术得到一幅灰度融合图像,再用不同的RGB颜色通道分别表示灰度融合图像以及原图像中增强后的细节,最终得到一幅彩色融合图像.仿真结果表明,用此算法得到的彩色融合图像包含更多的细节,可辨识性强. 相似文献
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基于限邻域经验模式分解的多波段图像融合 总被引:3,自引:0,他引:3
根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行选取,将融合后的内蕴模式函数分量和剩余量反向重构获取融合图像.实验证明该算法具有更强的细节获取能力,融合效果优于传统的基于小波分解的融合算法. 相似文献
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针对多波段融合图像存在对比度低、显著目标不突出的问题,本文提出了一种基于显著性的多波段图像同步融合方法。首先,近红外图像被用来作为数据保真项,红外图像和可见光图像分别为融合结果提供红外显著信息和细节信息;其次,基于视觉显著的红外显著区域提取方法被用来构造权重图,以克服融合结果显著区域不突出和边缘模糊问题;最后,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)来求解模型,得到融合结果。研究结果表明,较于代表性图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节,并在多项客观评价指标上优于代表性算法。 相似文献