纹理分割与Top-Hat变换提升SAR与可见光图像融合效果

本文主要探讨了一种针对合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合问题的创新方法。当前，SAR与可见光图像融合的结果常存在目标信息丢失和对比度不足的问题。为解决这些问题，研究者提出了基于纹理分割和Top-Hat变换的图像增强融合算法。 首先，该算法的关键步骤是利用SAR图像的灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割，目的是识别出图像中的感兴趣区域(ROI)，这有助于提高后续处理的精度和效率。通过这种方法，算法能够更有效地聚焦于关键信息区域，减少背景噪声的影响。 接着，SAR和可见光图像都采用非下采样Contourlet变换(NSCT)进行分解。NSCT是一种多尺度分析工具，它能捕捉图像的局部和全局特性。低频系数的选择采用了基于区域的融合策略，即在ROI内优先考虑SAR图像的低频信息，因为低频成分通常包含更多的结构信息。 然后，对低频系数进行Top-Hat变换，这是一种数学滤波操作，用于增强图像中的亮部和暗部细节。这一过程使得图像的对比度得到提升，同时保留了重要的边缘和纹理特征。这些显著化的细节被添加到低频合成系数中，进一步优化了融合效果。 对于高频子带系数，由于它们包含了更多的细节信息，融合规则采用了局部方向信息熵显著性因子，即选择显著性因子较大的值，这样可以保持图像的自然纹理和边缘完整性。 最后，通过NSCT逆变换，融合后的系数被重构为最终的融合图像。整个过程旨在改善图像质量，增强目标信息的可识别性，并提高整体的视觉效果。 实验结果显示，该算法成功地解决了SAR与可见光图像融合中的问题，证明了其在图像增强和融合方面的有效性。这项工作对于提高遥感数据的综合分析能力和应用价值具有重要意义，特别是在环境监测、地理信息系统等领域。关键词包括图像处理、图像融合、灰度共生矩阵、Top-Hat变换、非下采样Contourlet变换以及局部方向信息熵，这些都是算法实现的基础理论和技术支撑。