[发明专利]基于方向波域隐马尔可夫树模型的多源图像融合方法有效
| 申请号： | 201210493328.2 | 申请日： | 2012-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN103020931A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 白静;焦李成;王爽;赵白妮;胡波;马文萍;马晶晶;李阳阳 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T3/40 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于方向波域隐马尔可夫树模型的多源图像融合方法，主要解决现有方法中融合规则简单和块效应明显的问题。其实现步骤是：(1)从原始图像得到一幅初期融合图像；(2)用方向波分解原始图像和初期融合图像；(3)建立初期融合图像的方向波域HMT模型，训练得出参数集估计值 |
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| 搜索关键词： | 基于 方向 波域隐马尔可夫树 模型 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于方向波域隐马尔可夫树模型的多源图像融合方法，包括如下步骤：(1)输入两幅原始图像，并利用基于小波变换的融合方法从两幅原始图像中得到一幅初期融合图像；(2)对两幅原始图像与得到的初期融合图像分别进行Directionlet变换，分别得到三幅图像的Directionlet低频系数和高频系数；(3)对得到的初始融合图像的Directionlet高频系数建立HMT模型，构造该模型的参数集θ；(4)利用期望最大算法即EM算法对构造的参数集θ进行训练得到它的估计值![]()
根据![]()
分别计算两幅原始图像的每个Directionlet高频系数的后验概率；(5)对两幅原始图像的Directionlet低频系数采用自适应加权融合规则进行融合，得到融合图像的Directionlet低频系数；(6)根据步骤(4)中得到的参数集![]()
和后验概率，对两幅原始图像的Directionlet高频系数采用显著性测量的融合规则进行融合，得到融合图像的Directionlet高频系数；(7)对上述的融合图像的Directionlet系数进行Directionlet逆变换得到融合图像。
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