陕西省自然科学基金(2006F25)
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
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- 基于Contourlet域HMT模型的图像融合被引量：4
- 2008年
- 针对小波域隐马尔可夫树融合速度较慢、方向信息少的缺点,提出了一种图像融合新算法.首先将待融合图像进行Contourlet分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用模极小值的规则融合,高频方向系数经过Contourlet域隐马尔可夫树训练后求得边缘概率密度函数,与原系数相乘得到新的方向系数,然后采用局部内积的规则对高频系数融合.对融合后的系数进行逆Contourlet变换,从而得到融合后的图像.由于Contourlet域隐马尔可夫树模型在细尺度方面能够跨越几个相邻的方向子带,方向子带间具有与尺度相似的统计模式,因此该算法不仅能提高建模精度,而且能降低运算的复杂度(减少了参数数目).仿真实验表明,相比Contourlet和小波域同类算法,这种算法能够得到更加清晰光滑的融合图像;标准差、平均梯度、平均交叉熵等统计指标均比小波域隐马尔可夫树有显著改善,训练速度提高了17倍左右,且能够快速融合采用小波域隐马尔可夫树算法比较困难的图像.
- 刘战文焦李成金海燕沙宇恒杨淑媛
- 关键词：CONTOURLET域隐马尔可夫树模型图像融合
