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一种基于多尺度形态学梯度的自适应简化脉冲耦合神经网络模型的遥感图像融合方法

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成果名称: 一种基于多尺度形态学梯度的自适应简化脉冲耦合神经网络模型的遥感图像融合方法 关键字: 图像 , 尺度 , 形态学 , 梯度 , 融合 , 自适应 , 神经 , 滤波 , 形态 , 高斯曲率 应用行业: 电气机械和器材制造业
高新技术领域: 电能与电力 所在地: 重庆市 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN202210132572.X 成果体现形式: 成果属性:
成果所处阶段: 授权 成果水平: 国内先进 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 高端装备制造 课题来源:
第一完成单位名称: 重庆邮电大学 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 技术转让 交易价格(万): 6.00 所属十强产业:

本发明属于遥感图像融合领域,具体涉及一种基于多尺度形态学梯度的自适应简化脉冲耦合神经网络模型的遥感图像融合方法;该方法包括:获取合成孔径雷达图像和多光谱图像;对合成孔径雷达图像分别进行高斯曲率滤波分解和高斯滤波分解,得到小尺度图像、大尺度图像和基尺度图像;对多光谱图像进行色彩饱和强度变换,得到强度图像;对基尺度图像和强度图像进行融合,得到近似图像;将近似图像、小尺度图像和大尺度图像融合,得到融合后的强度图像;对融合后的强度图像进行重构,得到融合后的遥感图像;本发明将尺度形态学梯度与自适应简化脉冲耦合神经网络结合,避免了块状效应和图像局部模糊的现象。

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