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利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法．该算法将源图像分解至Contourlet变换域，在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合，低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像．实验结果表明，所提出的算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果，与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比，新算法的均方误差最大值仅为前二者的34．8％和42．6％