【摘 要】
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Contourlet变换拥有良好的各向互异性允许每个尺度上有不同数目的方向,很好地表示图像的局部特征,在图像处理中能比小波变换更好地捕获图像边缘信息更好地表示图像特征。图像
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Contourlet变换拥有良好的各向互异性允许每个尺度上有不同数目的方向,很好地表示图像的局部特征,在图像处理中能比小波变换更好地捕获图像边缘信息更好地表示图像特征。图像融合是将两个或者多个传感器在同一时间或不同时间获取的图像或者图像序列信息加以综合,以生成一个新的有关此场景的解释。它通过对多幅图像间冗余信息的处理来提高图像的可靠性和清晰度。图像检索的本质是在自动提取图像特征的基础上,从图像库中找出与查询图像相关或相似的图像。本文主要研究内容和成果如下:1、研究了图像融合的基本内容,主要研究像素级图像融合中的一些基本方法,着重研究了基于小波变换的图像融合。同时给出了图像检索的一些基本理论。2、研究了多尺度几何变换以及Contourlet变换,并就相关实验说明了Contourlet变换对小波变换的方向性及相异性超越;同时研究了部分Contourlet变换的拓展。3、研究了能够对子波变换系数统计特征准确描述的隐马尔可夫模型以及子波域隐马尔可夫模型算法实现。4、对比Contourlet变换与小波变换,实验Contourlet变换应用于图像融合,并与现有融合方法进行比较。并且生成一个图像融合工具箱。5、实验应用contourlet-HMM模型实现了纹理图像检索,包括各单方向及多方向纹理图像检索。
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