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J-GLOBAL ID：201702210323964122   整理番号：17A0851899

非サブサンプルカンターレット変換およびスパースK-SVD辞書学習に基づく赤外と可視画像の融合【Powered by NICT】

Fusion of infrared and visible images based on nonsubsampled contourlet transform and sparse K-SVD dictionary learning

著者 (4件)： Cai Jiajun (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China) ,  Cheng Qimin (School of Electronics Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, 1037 Luoyu Road, Wuhan 430074, China) ,  Peng Mingjun (Wuhan City Land Resources and Planning Information Center, 13 Sanyang Road, Wuhan 430014, China) ,  Song Yang (Guangzhou Urban Planning and Design Survey Research Institute, 10 Jianshedamalu, Guangzhou 510060, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 82  ページ： 85-95  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NSCT_SK_SVDと名付けられた,画像融合法は赤外および可視画像を提案し,非サブサンプリング型コンターレット変換(NSCT)およびスパースK-SVD辞書学習を用いて,ソース画像の顕著な特徴を得ることである。NSCTを用いて,ソース画像の詳細な情報は,異なるスケールで明らかにすることができた。,スパースでない低周波係数のスパースK-SVD辞書学習を用いた,赤外と可視画像の顕著な特徴は,他のスパース表現法よりも効果的に抽出することができた。に加えて,四次相関係数整合戦略は赤外および可視画像の詳細な特性を保持するための適切な高周波係数を選択した。実験結果により,提案手法がその他の古典的手法に優ることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相関係数 ,  *画像 ,  HF【周波数】 ,  LF【周波数】 ,  *透視図法
準シソーラス用語： スパース表現 ,  サブサンプリング ,  画像融合 ,  *可視画像 ,  *辞書学習 ,  *K-SVD法 ,  *カンターレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像融合 ,  NSCT ,  可視-赤外像 ,  スパースK-SVD辞書学習 ,  NSCT_SK_SVD

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： サブ ,  サンプル ,  カンターレット変換 ,  K-SVD ,  辞書学習 ,  赤外 ,  可視画像 ,  融合