NSCT域融合方法：SAR图像与可见光图像的去噪融合

"这篇论文提出了一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的合成孔径雷达（SAR）图像与可见光图像融合的新方法，旨在解决SAR图像中的相干斑噪声干扰问题，以提高融合图像的质量。" 在SAR图像与可见光图像融合的研究中，两者存在着显著的成像机制和光谱特性差异。SAR图像以其独特的穿透性和全天候观测能力，广泛应用于遥感领域，但其图像常常受到严重的相干斑噪声干扰，这降低了图像的视觉质量和信息解析能力。相反，可见光图像具有丰富的色彩信息，但在恶劣天气条件下无法获取。因此，如何有效地融合这两类图像，保留各自的优势，是图像处理领域的一大挑战。 非下采样Contourlet变换（NSCT）作为一种多尺度分析工具，因其在图像处理中的优势，如良好的方向敏感性、稀疏表示和精确重构，被选为本论文融合方法的基础。论文提出了一种新的融合策略，具体步骤如下： 1. 首先，对SAR图像和可见光图像分别进行NSCT变换，将其分解为多个尺度和方向的系数。 2. 接着，针对SAR图像的相干斑噪声问题，论文提出了最大尺度层的硬阈值去噪方法。这种方法能够在去除噪声的同时，可能会误删除部分微弱但重要的信号。 3. 为了解决这一问题，论文引入了区域窗口的概念，通过局部判断来减少误去除真实信号的可能性。 4. 对于高频尺度层，如果对应像素在最大尺度层非零，则选取SAR图像的分解系数，否则选取可见光图像的系数。低频系数的融合则采用“简单绝对值取大”的规则，即选择绝对值较大的系数。 5. 最后，将融合后的NSCT系数进行逆变换，生成融合图像。 该方法将去噪步骤与融合规则设计相结合，简化了流程，同时有效地抑制了噪声，并保留了图像的关键特征。实验结果验证了该方法在处理相干斑噪声严重的SAR图像和可见光图像融合时，能取得较好的融合效果，提高了图像的信息质量和视觉效果。 关键词涵盖了SAR图像、可见光图像、相干斑噪声以及非下采样Contourlet变换，这些是本文研究的核心技术点。该论文的贡献在于提供了一种新的融合策略，对于提升SAR图像与可见光图像融合质量有重要理论和实践价值。