基于離散分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換的自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合.pdf

1、隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的發(fā)展，各種遙感傳感器提供了大量不同空間分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率的遙感圖像，但由于各種傳感器提供的遙感圖像數(shù)據(jù)各有特點(diǎn)，這些遙感圖像數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間和光譜等方面的差異很大。作為圖像融合領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，遙感圖像融合研究的是如何綜合利用來自不同遙感傳感器的圖像信息，以獲取對(duì)同一事物或目標(biāo)的全面、客觀及本質(zhì)上的認(rèn)識(shí)。
　　近年來，一種新的基于離散分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換的方法被提出應(yīng)用于遙感圖像的融合，離散分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換域上

2、的高低振幅攜帶不同的圖像信息，高振幅部分?jǐn)y帶圖像的光譜信息，而低振幅則攜帶圖像的空間細(xì)節(jié)信息，如果變換域上融合，由于其能量譜是均勻隨機(jī)分散開來的，會(huì)對(duì)相同頻譜畸變產(chǎn)生較小影響，所以能夠減少光譜失真，但該方法不能高效智能地提取圖像的高低振幅信息，對(duì)融合結(jié)果造成較大影響，不便于工程應(yīng)用。
　　為了滿足遙感圖像高分辨率和低光譜畸變的融合需求，本文提出了一種新的基于離散分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換的自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合算法。在提出的方案中，多

3、光譜圖像和全色圖像分別被變換到了離散分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換域上，本文充分利用了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步脈沖發(fā)放特性得到了對(duì)應(yīng)的點(diǎn)火映射圖，以便恰當(dāng)?shù)靥崛×俗儞Q后的圖像高低振幅譜和決定如何選擇融合參數(shù)。
　　本文還介紹了一種離散多參數(shù)分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換，它同樣可以使得頻譜隨機(jī)均勻分布。然后將新的頻譜變換引入到遙感圖像融合，提出了一種新的基于離散多參數(shù)分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換的自適應(yīng)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合算法。在離散多參數(shù)分?jǐn)?shù)隨機(jī)變換域的圖像融合過程中，其能