发明专利已授权

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

Name: 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
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 202210132572X
Price: 21000.0 CNY
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210132572.X 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2022-02-14

公开号

CN114494097A

公开日

2022-05-13

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

融合方法图像融合脉冲耦合神经网络遥感图像处理神经网络模型融合方法

应用场景

遥感图像融合, 军事侦察, 环境监测, 农业遥感, 地理测绘

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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。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250307

✅ 授权

20220531

?? 实质审查的生效：

20220513

📄 公开

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