基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合

摘要：

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率；利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征；进行Contourlet反变换得到最终融合结果.针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法.

关键词：图像融合、Contourlet变换、隐马尔可夫树模型、混合高斯模型

所属期刊栏目：47

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the National Natural Science Foundation of China under Grant 60802084,60702063;教育部博士点新教师基金200806991084

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,33