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基于双特征量和NSCT的多波段SAR图像融合算法汇报人：2024-01-12

引言双特征量提取与NSCT理论多波段SAR图像融合算法设计实验结果与分析算法性能优化与改进方向结论

引言01

多源遥感图像融合01随着遥感技术的快速发展，多源遥感图像融合成为获取更全面、准确信息的重要手段。双特征量与NSCT结合02本文提出一种基于双特征量和NSCT（Non-SubsampledContourletTransform）的多波段SAR图像融合算法，旨在提高融合图像的质量和空间分辨率。实际应用价值03该算法在军事侦察、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用前景。研究背景与意义

传统融合方法目前，多源遥感图像融合方法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。其中，像素级融合方法如IHS变换、PCA变换等，虽然简单易行，但可能导致光谱失真；特征级融合和决策级融合方法则更注重提取图像中的有用信息，但计算复杂度较高。NSCT在图像融合中的应用NSCT作为一种多尺度、多方向性的分析工具，在图像融合领域得到了广泛应用。它能够有效地提取图像中的边缘、纹理等细节信息，并在不同尺度上进行融合，从而得到高质量的融合图像。发展趋势随着深度学习等人工智能技术的不断发展，未来多源遥感图像融合方法将更加注重自适应性和智能化。同时，针对大数据量、高实时性要求的应用场景，高效、快速的融合算法也将成为研究热点。国内外研究现状及发展趋势

本文提出了一种基于边缘和纹理特征的双特征量提取方法，用于更全面地描述SAR图像的局部特性。提出双特征量提取方法针对提取的双特征量，设计了一种基于NSCT的融合策略，包括多尺度分解、方向性子带融合和逆变换重构等步骤。设计基于NSCT的融合策略通过对比实验和性能评估，验证了本文算法在保持光谱信息、提高空间分辨率和减少噪声等方面的有效性。实现高质量SAR图像融合本文算法为多源遥感图像融合提供了一种新的思路和方法，对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。贡献与意义本文主要工作和贡献

双特征量提取与NSCT理论02

双特征量提取方法灰度共生矩阵利用灰度共生矩阵提取SAR图像的纹理特征，包括能量、熵、对比度等。Gabor滤波器采用Gabor滤波器提取SAR图像的方向性和尺度特征，以捕捉图像中的边缘和纹理信息。

NSCT是一种多尺度、多方向性的图像分析方法，通过非下采样操作实现图像的稀疏表示和方向性分解。非下采样Contourlet变换（NSCT）首先，对SAR图像进行NSCT分解，得到一系列子带图像；然后，根据子带图像的特点选择合适的融合规则进行融合处理；最后，通过NSCT逆变换得到融合后的图像。实现步骤NSCT理论及实现

结合双特征量提取方法和NSCT理论，可以充分利用SAR图像中的纹理、方向性和尺度信息，提高融合算法的性能。提高融合性能NSCT变换具有多尺度、多方向性的特点，能够在保持空间分辨率的同时提取图像的细节信息，使得融合后的图像具有更高的清晰度。保持空间分辨率该算法可以应用于多波段SAR图像的融合，有效地将不同波段的信息融合在一起，提高图像解译的准确性和可靠性。适用于多波段SAR图像双特征量与NSCT结合的优势

多波段SAR图像融合算法设计03

算法整体框架设计特征提取从预处理后的图像中提取出双特征量，用于后续的融合处理。图像预处理对输入图像进行去噪、配准等预处理操作，以提高融合效果。输入多波段SAR图像将不同波段、不同分辨率的SAR图像作为输入。基于NSCT的融合处理利用非下采样Contourlet变换（NSCT）对提取的特征进行融合处理，得到融合后的图像。输出融合结果将融合后的图像输出，供后续应用使用。

边缘特征利用边缘检测算法提取出输入图像的边缘特征，用于描述图像中的轮廓和纹理信息。在融合过程中，通过比较不同波段图像的边缘特征，选择出最显著的边缘信息进行融合，以保留图像中的重要结构。灰度特征提取输入图像的灰度特征，用于描述图像中的亮度信息。在融合过程中，根据不同波段图像的灰度特征进行加权融合，以保留图像中的亮度信息和细节信息。双特征量在融合中的应用

NSCT变换对输入图像进行非下采样Contourlet变换（NSCT），得到多尺度、多方向的子带系数。NSCT变换具有良好的方向性和尺度性，能够有效地表示图像中的边缘和纹理信息。融合规则设计根据不同子带系数的特点设计相应的融合规则。对于低频子带系数，采用加权平均的融合规则；对于高频子带系数，采用基于区域能量的融合规则，选择能量较大的系数进行融合。逆NSCT变换对融合后的子带系数进行逆NSCT变换，得到融合后的图像。逆NSCT变换能够将子带系数重构为原始图像的空间域表示，实现图像的融合处理。基于NSCT的融合策略

实验结果与分析04

VS采用多组不同场景下的多波段SAR图像数据集进行