北京邮电大学学报

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北京邮电大学学报 ›› 2012, Vol. 35 ›› Issue (5): 10-13.doi: 10.13190/jbupt.201205.10.tan

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基于概率图模型优化的图像融合

谭 航, 黄显核, 周述勇, 谭华春, 杜保强   

  1. 1. 电子科技大学 自动化学院2. 北京理工大学 机械与车辆工程学院3. 西安电子科技大学 信息处理研究所
  • 收稿日期:2012-05-27 修回日期:2012-06-14 出版日期:2012-10-28 发布日期:2012-07-06
  • 通讯作者: 谭航 E-mail:tanhang2011@126.com
  • 作者简介:谭 航(1980-),男,博士生,Email:tanhang2011@126.com 黄显核(1965-),男,教授,博士生导师
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(61171118,91120010,10978107,60772135)

Image Fusion Based on Probabilistic Graphical Model Optimization

TAN Hang, HUANG Xian-he, ZHOU Shu-yong, TAN Hua-chun, DU Bao-qiang   

  1. 1. College of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China2. School of Mechanical and Vehicular Engineering, Beijing Institute of Technology3. Institute of Information and Data Processing, Xidian University
  • Received:2012-05-27 Revised:2012-06-14 Online:2012-10-28 Published:2012-07-06
  • Contact: Hang Tan E-mail:tanhang2011@126.com

摘要:

针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.

关键词: 概率图模型, 马尔可夫随机场, 能量函数, 图像融合

Abstract:

Application graph cuts algorithm to optimization solution the equivalent energy function of Markov random field model for image fusion problem could not only obtain global optimal solution, but also can get significant calculation efficiency when compare with the simulated annealing algorithm for solving the same energy function of image fusion problem, simulation results show that the algorithm is feasible and efficient.

Key words: probabilistic graphical model, Markov random field, energy function, image fusion

中图分类号: