基于shearlet变换的多源遥感图像融合算法研究

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4、学位）学科专业：控制科学与工程研究方向：模式识别与智能系统作者姓名：胡晓婷指导教师：张惊雷副教授2016年2月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeMulti-SourceRemoteSensingImageFusionAlgorithmBasedonShearletTransformByHuXiaotingSupervisorAssociateProf.ZhangJingleiFeb.2016摘要图像融合就是将不同传感器获得的相同目标源的多张图像融合成一张图像的过程。

5、随着传感器技术的不断发展，图像融合技术在医学图像、军事和遥感等领域都取得了广泛应用。本文以Shearlet变换为理论依据，针对不同遥感图像的成像特点，提出了适用于不同类型图像的融合算法。针对多光谱和全色图像的成像特点，本文结合区域分割理论提出了一种基于Shearlet变换的遥感图像融合算法。在该算法中，对低频信息图进行基于灰度的区域分割，并使用改进的加权融合算法来改善融合图像轮廓模糊问题，以区域匹配度作为融合规则；高频分量采用区域清晰比作为融合规则，以得到更多的细节信息。结果表明，本文算法所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时，提高了空间细节信息。与

6、经典的非下采样Contourlet变换(NSCT)相比，标准差和信息熵分别提高了19.9%和2.4%，光谱扭曲度减小了35.0%。针对SAR、红外和可见光图像的成像特点，通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)的研究，提出一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与改进PCNN相结合的遥感图像融合算法。在该算法中，对低频子带系数，通过一个软限幅Sigmoid函数得到的点火幅度作为融合准则，并将点火幅度的最大值作为低频子带融合系数；对高频子带系数，将改进的空间频率作为PCNN的输入，拉普拉斯能量作为PCNN的链接强度，选取点火次数最大值作为高频子带融合系数。实验结

7、果表明，本文算法在主观视觉效果和客观评价指标上都优于基于小波变换和NSCT变换的融合算法。关键词：图像融合遥感图像Shearlet变换区域分割脉冲耦合神经网络AbstractImagefusionistheprocessthatfusesmultipleoriginalimageswhichobtainedfromdifferentsensorsintooneimage.Withthedevelopmentofthesensortechnology,imagefusionhasbeenwidelyappliedinthemedicalimaging,milita

8、ryandremotes