【摘 要】
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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。
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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。
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