基于混合统计建模的图像融合

发布时间：2018-10-23 17:24

【摘要】：针对目前在多尺度图像变换域概貌子带和细节子带采用的融合规则不统一的问题,提出一种基于金字塔双树方向滤波器组变换域混合统计建模的图像融合方法.首先将概貌子带系数、高频子带系数和各带通方向子带系数分别建模为混合高斯分布;然后根据期望最大化算法估计参数,并利用新的基于后验概率加权平均的规则进行融合;最后通过逆变换实现有效的图像融合.实验结果表明,与传统的多尺度图像融合方法相比,该方法中各子带采用的融合规则统一,融合性能更佳,并能够适合于各种类型图像的融合.
[Abstract]:In order to solve the problem that the fusion rules used in multi-scale image transform domain are not uniform, a hybrid statistical modeling method based on pyramid dual-tree directional filter bank transform domain is proposed. First, the generalized subband coefficients, high frequency subband coefficients and each bandpass direction subband coefficients are modeled as mixed Gao Si distributions, then the parameters are estimated according to the expectation maximization algorithm, and the new rules based on the posterior probability weighted average are used to fuse the parameters. Finally, the image fusion is realized by inverse transform. The experimental results show that compared with the traditional multi-scale image fusion method, the fusion rules of each sub-band are uniform, the fusion performance is better, and the method is suitable for the fusion of various types of images.
【作者单位】： 山东建筑大学信息与电气工程学院;
【基金】：山东省自然科学基金(ZR2014FM016)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2289960