基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法

被引：7

作者：

刘坤 ^{[1
]}

郭雷 ^{[2
]}

陈敬松 ^{[3
]}

机构：

[1] 不详

[2] 上海海事大学信息工程学院

[3] 不详

[4] 西北工业大学自动化学院

[5] 中国航空无线电电子研究所

[6] 不详

来源：

光子学报 | 2010年 / 08期

关键词：

图像处理; 图像融合; Contourlet变换; 隐马尔可夫树模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对多尺度几何变换统计信号处理这一领域的优势,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.由于Contourlet变换能克服小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.而隐马尔可夫树模型能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性.因此将Contourlet域隐马尔可夫树模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间的相关性,更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.实验结果表明基于Contourlet域隐马尔可夫树图像融合算法获得的融合图像视觉效果良好,是一种有效且可行的融合算法.

引用

页码：1383 / 1387

页数：5

共 6 条

[1] 基于Contourlet变换和形态学的图像增强方法附视频 [J].