基于NSCT-PCNN算法的雷达图像融合研究

摘要：

为了提高雷达图像的融合质量,创新性地将非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合,运用到可见光和红外雷达图像的融合中.先对待融合的两幅源图像进行NSCT分解,利用得到的低频子带系数去触发PCNN的神经元,最后进行NSCT重构,得到所需要的新图像.结果表明此方法较传统的融合方法,提高了信息量和清晰度,获得了较好的识别率.此方法得到的图像更有利于对流云形成时的预测.

关键词：NSCT变换、PCNN相结合、雷达图像、对流云、预测

所属期刊栏目：35

分类号：TN919-34

资助基金：中国气象科学院灾害天气国家重点实验室开放课题2008LASW-A02

在线出版日期：2012-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：82-83,86