面向特征识别的SAR与可见光图像融合算法研究

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像由于成像机理的不同,图像差异较大,传统融合算法不利于地物目标特征的解译与识别,难以满足应用的需求。基于此,文章结合SAR与可见光图像的成像特征,提出了一种基于相位一致性特征检测的自适应HIS(hue-intensity-saturation)融合算法,该算法首先利用相位信息区分目标轮廓和纹理边缘,提取SAR图像的空间特征信息,能有效地避免过量纹理边缘的提取。自适应HIS算法能调节2个图像之间的灰度相关性,实现加入信息的平滑过渡,减少光谱扭曲。实验以哨兵1号C波段SAR图像与Landsat8可见光图像进行验证,并与传统的HIS、主成分分析(principal component analysis,PCA)、小波以及目前较为主流的NSCT(nonsubsampled contourlet)算法进行比较,结果表明:该算法能有效地加入可见光图像不易察觉的特征信息,实现了融合图像在光谱保持和空间结构与特征保持上较好的权衡,提高了图像的地物检测与目标识别的能力。