改进的Contourlet融合算法：图像处理中的高效方向性和稀疏表示

该篇论文主要探讨了一种创新的图像融合方法，利用Contourlet变换来克服传统小波变换在处理高维信号时的局限性。Contourlet变换，由Minh N. Do和Martin Vetterli在2002年提出，相较于小波变换，它具有更好的方向性和稀疏表示性能，特别是对于含有线性和面奇异性的图像，其"长条形"结构的支撑区间提供了更丰富的多分辨率、局部性和各向异性，从而能够更精确地捕捉图像边缘和轮廓特征。 论文的作者胡晏晓、张颖和毛新颜针对小波变换的方向性不足，设计了一种基于Contourlet变换的图像融合算法。首先，他们对源图像进行Contourlet分解，将图像分解成低频子带系数和各带通方向子带系数。接着，这些系数被分别采用平均值和方向能量对比度作为融合规则，这样的选择旨在保持图像的细节信息和边缘特征，同时提高融合后的图像质量。 在融合过程中，由于Contourlet变换能更好地反映图像的几何结构，因此能够提取更多的特征信息，这对于图像融合至关重要。论文通过实验验证了新算法的有效性和优越性，结果显示，与小波变换相比，这种基于Contourlet变换的图像融合方法能够获得更为理想的融合图像，融合效果更佳。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的图像融合技术，利用Contourlet变换的优势，提高图像融合的质量，特别适用于需要充分利用图像几何结构和边缘信息的应用场景。该方法的实验成功证明了其在图像融合领域的应用潜力和实际价值。