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J-GLOBAL ID：201702289609177591   整理番号：17A0457328

SMLを持つPCNNによるブロックマッチングに基づくマルチモーダル医用画像融合【Powered by NICT】

Block-matching based multimodal medical image fusion via PCNN with SML

著者 (4件)： Shaohai Hu (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Dongsheng Yang (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Shuaiqi Liu (College of Electronic and Information Engineering, Hebei University, Baoding 071002, China) ,  Xiaole Ma (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 13-18  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： マルチモーダル医用画像融合は医療診断のための強力なツールとなっている。その効果をさらに増強するために,画像雑音除去のためのブロックマッチングと3Dフィルタリングアルゴリズム(BM3D)と類似した新しいアプローチを採用した。アルゴリズムはまず入力画像をブロックし,マルチスケール変換前にブロックマッチングステップによる3次元アレイへのブロックを分類し,2Dマルチスケール変換(例えば非サブサンプルシアレット変換,NSST)と1D変換(例えばDCT)から成る3D変換を用いて係数を得た。平均化融合則が得られ低周波成分に使用されている;高周波成分について,まず修正Laplacian(SML)の和を計算し,パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)による着火マップを計算し,地図による融合画像の高周波係数を決定するために,それらを用いた。凝集プロセスを用いて逆変換後に得られた最終的な融合画像。実験結果は,提案したアルゴリズムが主観的および客観的評価に関する幾つかの最新技術手法よりも良好な結果を示した。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： 三次元 ,  逆変換 ,  LF【周波数】 ,  *多モード ,  アルゴリズム ,  *医用画像 ,  HF【周波数】 ,  *画像 ,  凝集処理
準シソーラス用語： 客観評価 ,  融合画像 ,  高周波成分 ,  マルチスケール ,  画像雑音除去 ,  *ブロックマッチング , 【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 (4件)： ブロックマッチング ,  マルチモーダル ,  医用画像 ,  融合