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J-GLOBAL ID：201702264544469513   整理番号：17A0181501

改良されたNSCT変換とPCNNモデルに基づく画像融合法【Powered by NICT】

Image Fusion Method Based on Improved NSCT Transform and PCNN Model

著者 (5件)： Gong Jiamin ,  Wang Beibei ,  Qiao Lin ,  Xu Jiachi ,  Zhang Zhengjun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 28-31  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： マルチソース画像融合は近年の研究のホットスポットとなっている,融合結果は人間の視覚とコンピュータ処理とより整合性が取れるようにするために,多くの古典的なアルゴリズムが提案されている,カンターレット変換,非サブサンプルカンターレット変換(NSCT)などを紹介した。これに基づいて,本論文では,NSCT変換とパルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)に基づく赤外と可視画像の改善された融合法を提案した。基本的な考え方は,ソース画像はNSCTにより分解された低周波および高周波数帯域を得たことである,低周波成分は適応しきい値の地域分散顕著性融合法は,重み付き使用,高周波成分はPCNN法を使用し,PCNNニューロンの外部入力として直接使用した高周波数サブバンド係数。実験結果は,融合された画像はより高い明瞭度および豊富な有用な情報を持っていることを示した。主観的および客観的両性能指標である従来のアルゴリズムよりも良好であった。Copyright 2017 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： 周波数帯 ,  アルゴリズム ,  HF【周波数】 ,  ホットスポット ,  *画像 ,  明瞭度 ,  LF【周波数】 ,  ニューロン ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 性能指標 ,  サブバンド ,  高周波成分 ,  可視画像 ,  カンターレット変換 ,  *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 (2件)： モデル ,  画像融合