基于非下采樣Contourlet變換的遙感圖像融合算法研究.pdf

1、小波變換在一維數(shù)據(jù)處理方向比較受關(guān)注，因?yàn)槠淠芎芎玫姆从沉憔S奇異點(diǎn)，在用線和面表示圖像結(jié)構(gòu)方面，小波變換不能很好的采集到圖像的邊緣紋理特征，多尺度集合分析的出現(xiàn)很好的彌補(bǔ)了小波的不足，Contourlet變換不僅具有小波變換的時(shí)頻特征，而且還含有特殊的方向特性，具有各向異性。相比較小波變換而言，后者能使用變換后較少的系數(shù)表達(dá)圖像信息。Contourlet在采集圖像邊緣信息方面比較突出。NSCT變換是在CT變換的理論上演化來的一種有效的算

2、法。它克服了CT變換所不具有的平移不變特點(diǎn)，它是對圖像進(jìn)行冗余分解，即變換后所得子帶圖和源圖像數(shù)據(jù)大小相等，所以說NSCT變換能更好的保留圖像的邊緣和紋理等信息，最終能更加準(zhǔn)確的恢復(fù)源圖像的原貌。
　　本文主要研究了偏振圖像在CT變換中的應(yīng)用和SAR圖像在NSCT變換中的應(yīng)用。前者重點(diǎn)研究了偏振圖像經(jīng)過CT分解后對高低頻系數(shù)的處理。偏振圖像經(jīng)過CT變換后會(huì)獲得到低頻子圖系數(shù)和一系列不同方向不同尺度下的高頻子圖系數(shù)，本文對低頻系數(shù)的

3、處理采用平均法則，對于高頻系數(shù)，本文分別采用了像素值絕對值取大法、區(qū)域能量法、區(qū)域能量取大法、最大標(biāo)準(zhǔn)差法、相關(guān)系數(shù)法、改善的相關(guān)系數(shù)法、區(qū)域能量取大與改善相關(guān)系數(shù)結(jié)合法和區(qū)域能量取大與最大水平梯度值法，通過Matlab對算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并通過主客觀評價(jià)得出了區(qū)域能量取大與最大水平梯度值法在上述法則中是最優(yōu)的。第四章重點(diǎn)研究了SAR圖像在NSCT變換下進(jìn)行融合，對于分解后的低頻子帶系數(shù)采用平均法則選擇合適的像素點(diǎn);對于高頻子圖系數(shù)，