SAR与可见光图像混合融合算法提升目标识别效果

本文探讨了特征级与像素级相结合的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合方法。SAR和可见光图像由于成像原理的差异，其图像特性存在着显著区别，传统的融合技术往往难以达到理想的效果。针对这一问题，研究者们针对目标识别的需求，提出了新的融合策略。 首先，文章利用非采样轮廓波变换(NSCT)框架作为基础，对SAR图像中的目标信息进行处理。NSCT是一种多尺度和方向敏感的变换，能够有效地捕捉图像的局部和全局特征，同时在保持边缘细节的同时，将SAR图像中的关键目标信息融入可见光图像中。这一步骤旨在增强融合图像的目标相关性，提高后续识别任务的性能。 接着，结合数学形态学和多尺度空间理论，对可见光图像进行进一步处理。数学形态学是一种基于形状操作的图像处理方法，可以用来提取图像的亮部和暗部细节特征。通过这种方法，研究者能够分离并突出图像中的亮度变化，这些变化往往是目标存在的关键线索。多尺度空间理论则帮助分析不同尺度下的图像特征，有助于增强图像的细节层次感。 最后，通过特征级融合，将这两种处理方式的结果整合在一起，形成一个亮部和暗部细节特征显著增强的融合图像。实验结果显示，该算法成功地融合了SAR图像的目标信息，并显著提升了可见光图像的细节表现，从而改善了视觉效果，提高了图像的目标检测和识别能力。这种混合融合策略在实际应用中展示了其优越性，对于提升遥感图像处理的精度和效率具有重要意义。因此，这项工作为SAR和可见光图像的融合提供了一种有效且实用的方法。