基于Contourlet域HMT似然概率的图像融合方法

摘要：

传统的基于Contourlet变换的图像融合方法大都忽略了Contourlet系数之间的相关性,导致特征信息的丢失.本文根据隐马尔可夫树(HMT)模型的两种状态和3组概率确定能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性的似然概率,设计了图像融合规则.实验结果表明,Contourlet域HMT模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间的相关性,为融合图像提取更全面、准确的特征纹理信息.

关键词：图像处理、图像融合、隐马尔可夫树(HMT)模型、Contourlet变换、似然概率

所属期刊栏目：24

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61271446;上海海事大学校基金20120108

在线出版日期：2013-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2031-2037