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J-GLOBAL ID：201702261231439720   整理番号：17A0106112

本論文は,境界制約付き最適投影勾配NMFに基づくTINST領域画像融合法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Image Fusion Method Based on Bound-Constrained Optimal Projection Gradient for NMF in TINST Domain

著者 (5件)： Cai Hua (School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology) ,  Chen Guangqiu (School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology) ,  Liu Guangwen (School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology) ,  Geng Zhenye (School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology) ,  Yang Yong (School of Computer Science and Technology, Changchun University of Science and Technology)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 54  号： 5  ページ： 1087-1095  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1548A  ISSN： 1671-5489  CODEN： JDXLAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチモード画像の融合問題を解決するために,本論文では,並進不変量分離可能剪断波と境界制約付き最適射影勾配非負行列分解に基づく画像融合法を提案し,既存の融合法における低い融合精度の問題を解決した。この方法では,並進不変量分離画像を用いて,画像を分解した。低周波数係数をオリジナル観測データと見なし、境界制約最適投影勾配非負行列分解アルゴリズムを用いて特徴基底を含む融合低周波数係数を獲得し、高周波方向サブバンド係数をパルス結合ニューラルネットワークの外部入力とし、エッジ強度をリンク強度とする。点火処理と決定選択演算によって,高周波方向のサブバンド係数を得た。最終的に,融合画像を得るために,融合サブバンドを変換することによって,融合画像を得ることができない。この融合方法の有効性を検証するため、いくつかの異なるモードの画像に対して、融合実験を行った。融合画像の主観的および客観的評価結果は,この融合法が既存のマルチスケール画像融合法よりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： HF【周波数】 ,  並進不変性 ,  LF【周波数】 ,  多モード ,  射影 ,  基底 ,  *画像 ,  *制約条件
準シソーラス用語： マルチスケール ,  客観評価 ,  融合画像 ,  サブバンド ,  行列分解 ,  剪断波 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： translation invariance nonseparable shearlet transform ,  fusion rule ,  non-negative matrix factorization ,  pulse coupled neural network

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)： 論文 ,  境界 ,  制約 ,  投影 ,  勾配 ,  NMF ,  画像融合 ,  提案