基于分块Radon尺度变换信息增强的图像融合技术

• 作者: 张荆沙
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Radon尺度变换 分块 图像 目标识别 降噪
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

在对目标图像采集模糊性较强或者姿态变化幅度较大的情况下,目标准确识别精度不高,为了提高目标图像的准确识别率,提出一种基于分块Radon尺度变换信息增强的图像融合技术进行目标识别的方法.对采集的模糊目标图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法将目标图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对目标的关键特征点进行信息增强,实现特征点优化提取和目标准确辨识.以实际采集的光学图像和对地遥感图像为测试样本进行实验分析,仿真结果表明,采用该方法进行图像融合处理,提高了成像质量,对图像目标融合识别的准确性较好,且能满足大批量样本目标快速识别的应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张荆沙	武昌工学院信息工程学院	14	28	3.0	5.0