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J-GLOBAL ID：201602269383715308   整理番号：16A1281151

単一スケール融合画像融合のための効率的な方法【Powered by NICT】

Single-Scale Fusion: An Effective Approach to Merging Images

著者 (4件)： Ancuti Codruta O. (Computer Vision and Robotics Group, University of Girona, Girona, Spain) ,  Ancuti Cosmin (ICTEAM, Universite Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  De Vleeschouwer Christophe (ICTEAM, Universite Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  Bovik Alan C. (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 1  ページ： 65-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： そのロバスト性と有効性のために,ラプラシアンピラミッド分解に基づくマルチスケール融合(MSF)は多くの応用における有用性を示していることを一般的な技術として出現した。いくつかの直感的対策(重量マップ)に導かれてMSFプロセスである実施する汎用的で直接的である。しかし,ピラミッドレベルの数が画像サイズ,洗練されたデータ管理とメモリアクセスだけでなく,付加的な計算を意味すると共に増加した。ここでは,MSFを減少させるだけで単一レベルプロセスに単純化した定式化を導入した。MSF分解から出発して,情報の最小損失をもつ古典的MSF法を単純化する方法を数学的および直感的(視覚的)説明した。得られた単一スケール融合(SSF)溶液は重要な冗長な計算を除去するMSFプロセスの密接な近似である。も理由に関するMSFは非常に有効な洞察を提供した。著者らの簡略化された表現を高ダイナミックレンジイメージングとの関連で導出したが,ここではいくつかのよく知られた融合応用,画像合成,場の拡張深さ,医用画像,可視光との混合熱(赤外)画像のようなその一般性を示した。視覚検証に加えて,定量的評価は,著者らのSSF戦略は従来のMSF手法と非常に競争力があることを結果を生成できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  混合熱 ,  ロバスト性 ,  画像合成 ,  データ管理 ,  普遍性 ,  視覚 ,  医用画像 ,  簡素化
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  高ダイナミックレンジ ,  メモリアクセス ,  マルチスケール ,  ラプラシアンピラミッド ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スケール ,  融合画像 ,  融合