一种纹理分割与Top-Hat变换增强的SAR-可见光图像融合方法

"基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合" 本文介绍了一种创新的图像处理技术，用于改善合成孔径雷达（SAR）图像与可见光图像融合的效果。SAR图像由于其特有的性质，如不受天气条件影响，但可能存在目标信息缺失和对比度不足的问题。为解决这些问题，该研究提出了一种融合算法，它结合了纹理分割和Top-Hat变换来增强图像的细节和对比度。 首先，算法利用SAR图像的灰度共生矩阵计算出熵纹理特征图，通过阈值分割技术提取出图像中的感兴趣区域（ROI）。灰度共生矩阵是衡量像素间纹理关系的一种方法，而熵则反映了纹理的复杂性和不确定性。阈值分割能够有效地识别和分离出目标区域。 接着，SAR图像和可见光图像分别进行非下采样Contourlet变换（NSCT），这是一种多分辨率分析方法，能有效地捕获图像的边缘和细节信息。在NSCT域中，低频系数反映了图像的大尺度结构，而高频系数则包含细节信息。对于低频系数，研究采用了基于区域的融合规则，特别是在ROI内，优先保留SAR图像的低频信息，因为SAR通常能提供更丰富的结构信息。 在低频系数上，研究应用了Top-Hat变换，这是一种形态学操作，可以突出图像中的亮区和暗区的细节特征。这些显著化的特征被添加回低频系数，形成新的低频合成系数，增强了图像的对比度和细节。 对于高频子带系数，研究采用局部方向信息熵显著性因子作为融合依据，选取信息量较大的系数进行融合，这样可以保持图像的边缘和纹理信息。 最后，融合后的系数通过NSCT逆变换恢复成空间域图像，得到最终的融合结果。实验证明，这种融合方法能有效提高目标信息的完整性，提升图像的对比度，从而提高了SAR与可见光图像融合的质量和后续分析的准确性。 关键词：图像处理、图像融合、灰度共生矩阵、Top-Hat变换、非下采样Contourlet变换、局部方向信息熵 通过这种技术，研究人员为SAR图像与可见光图像的融合提供了一种新的途径，不仅提高了融合图像的视觉效果，还可能对目标检测、识别等应用带来改进。这对于军事侦察、环境监测、灾害评估等领域具有重要的实用价值。