1 上海海事大学 信息工程学院,上海 200135
2 西北工业大学 自动化学院,西安 710072
3 中国航空无线电电子研究所,上海 200233
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.
图像处理 图像融合 Contourlet变换 隐马尔可夫树模型 Image processing Image fusion Contourlet transform Hidden Markov tree model
