contourlet 区域统计法

资 源 简 介

contourlet 区域统计法

详 情 说 明

contourlet区域统计法是一种结合contourlet变换和区域统计特征的图像融合方法。contourlet变换能够更有效地捕捉图像的几何结构，相比传统小波变换在表示边缘和纹理信息时具有明显优势。

该方法首先对源图像进行contourlet分解，得到不同尺度和方向上的子带系数。然后在每个子带内划分局部区域，计算区域内的统计特征，如均值、方差等。这些统计特征能够反映图像的局部能量分布和结构特性。

在融合阶段，根据区域统计特征的差异制定融合规则。常见的策略包括选择统计量较大的系数，或者对系数进行加权组合。通过这种方式可以保留源图像中的重要信息，同时抑制噪声和冗余。

contourlet区域统计法的优势在于既利用了contourlet的多尺度几何表示能力，又结合了区域统计的局部适应性，在医学影像、遥感图像等融合任务中表现出色。