基于CP和多小波HMT模型的克隆选择遥感图像融合*基金项目: 国家“863”计划(No.Z1119), 陕西省自然科学基金(No.2007F51)金海燕1, 2 焦李成1(1西安电子科技大学智能信息处理研究所 陕西西安，2西安理工大学计算机科学与工程学院 陕西西安，)摘要：如何得到有效的融合系数是图像融合的关键。本文从图像的统计特性出发，构造了对比度塔（CP）和GHM多小波，建立了多小波HMT模型以捕获多小波系数之间的相关性。同时，将进化计算思想免疫克隆选择（ICS）算法引入到图像融合处理中，用来优化融合系数，较好地实现了多传感器遥感图像的融合。仿真实验证明，与传统的小波变换和多小波变换方法相比，本文方法得到的融合图像有效地保留了图像的细节和纹理信息，图像的信息熵值保持在较高水平，平均梯度值比小波变换和多小波变换方法平均分别提高了1.3和2.3，标准差值平均分别提高了8.0和8.8。关键词：图像融合 免疫克隆选择 多小波变换 HMT模型 CP分解Clonal Selection Remote Sensing Image Fusion Based on C
