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基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多波段SAR图像融合问题, 提出了一种基于contourlet变换的伪彩色图像融合方法. 该方法首先利用contourlet变换多尺度, 多方向以及各向异性的良好特性对不同波段SAR图像进行多尺度分解, 采用边缘信息量测因子策略融合方向高频子带, 加权平均策略融合低通子带. 然后对灰度融合图像利用混合高频提升滤波方法得到RGB彩色空间的三个颜色通道, 并在RGB空间量化显示,把人眼难以分辨的灰度信息转化为可分辨的色彩, 保持SAR图像的空间分辨率的同时增强了光谱分辨率. 采用Ku和L波段SAR图像进行融合实验, 并用客观评价因子对融合质量进行评价, 结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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原始的广义相对最优极化(GOPCE)中,通过最大化目标与背景极化参数融合结果的比值,而求取极化参数的最优系数向量,但没有考虑参数融合结果中目标与杂波的分布。为提高基于极化合成孔径雷达图像的舰船目标检测性能,提出了一种基于极化特征选择及改进 GOPCE的目标检测方法。首先提出了一个改进的优化准则,同时考虑了最大化信杂比与最小化目标与杂波分布的方差。基于改进的优化准则,选择了3个最优极化特征,并求解对应的最优系数向量,获取了目标与背景区分度更大的融合图像。实验结果表明,该方法有效提高了目标的检测性能。 相似文献
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