基于概率图模型优化的图像融合  

Image Fusion Based on Probabilistic Graphical Model Optimization

作　　者：谭航[1] 黄显核[1] 周述勇[1] 谭华春[2] 杜保强[3] 

机构地区：[1]电子科技大学自动化学院,成都610054 [2]北京理工大学机械与车辆工程学院,北京100081 [3]西安电子科技大学信息处理研究所,西安710071

出　　处：《北京邮电大学学报》2012年第5期10-13,共4页Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications

基　　金：国家自然科学基金项目(61171118;91120010;10978107;60772135)

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.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.

关 键 词：概率图模型 马尔可夫随机场 能量函数 图像融合 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]