基于Contourlet域HMT模型的图像融合

• 作者: 刘战文 杨淑媛 沙宇恒 焦李成 金海燕
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Contourlet域 隐马尔可夫树模型 边缘概率密度函数 图像融合
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 433-438
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2008.03.010

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	沙宇恒	西安电子科技大学智能信息处理研究所	11	229	8.0	11.0
3	杨淑媛	西安电子科技大学智能信息处理研究所	20	1059	9.0	20.0
4	金海燕	西安电子科技大学智能信息处理研究所	8	182	7.0	8.0
5	刘战文	西安电子科技大学智能信息处理研究所	1	9	1.0	1.0