面向图像分类的SAR与可见光图像融合
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Fusion algorithm of SAR and visible images for image classification
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文直接面向SAR图像分类,在NSCT变换融合框架下,利用遗传算法搜索低频加权系数,高频系数采用空间频率取大规则对SAR和可见光图像进行融合。实验结果表明本文方法获得的融合图像分类效果更好,更加有利于图像识别等后续处理。

    Abstract:

    Because of different imaging mechanism of SAR and visible images,it is difficult to achieve good fusion effect. The SAR image is classified directly. Under the NSCT transform fusion framework,low-frequency weighting coefficient is searched by using genetic algorithm,and the spatial frequency takes big rules to achieve high-frequency coefficients for SAR and optical image fusion. The experimental results show that the proposed method can obtain a better fusion image classification effect,more conducive to subsequent processing such as image recognition.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈磊,杨风暴,王志社,纪利娥.面向图像分类的SAR与可见光图像融合[J].激光与红外,2013,43(11):1291~1295
CHEN Lei, YANG Feng-bao, WANG Zhi-she, JI Li-e. Fusion algorithm of SAR and visible images for image classification[J]. LASER & INFRARED,2013,43(11):1291~1295

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-10-31
  • 出版日期: