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...
实质审查的生效
摘要

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。

基本信息
专利标题 :
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
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494097A
申请号 :
CN202210132572.X
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-02-14
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
罗小波朱明
申请人 :
重庆邮电大学
申请人地址 :
重庆市南岸区南山街道崇文路2号
代理机构 :
重庆辉腾律师事务所
代理人 :
王海军
优先权 :
CN202210132572.X
主分类号 :
G06T5/50
IPC分类号 :
G06T5/50  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/50
申请日 : 20220214
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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