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J-GLOBAL ID：201502220026235146   整理番号：15A1322737

顕著性分析と非サブサンプリングShearlet変換に基づいた赤外と可視画像の融合アルゴリズム

A fusion algorithm for infrared and visible images based on saliency analysis and non-subsampled Shearlet transform

著者 (6件)： ZHANG Baohua (School of Computer Engineering and Sci., Shanghai Univ., Shanghai 200444, CHN) ,  ZHANG Baohua (School of Information Engineering, Inner Mongolia Univ. of Sci. and Technol., Baotou 014010, CHN) ,  LU Xiaoqi (School of Computer Engineering and Sci., Shanghai Univ., Shanghai 200444, CHN) ,  LU Xiaoqi (School of Information Engineering, Inner Mongolia Univ. of Sci. and Technol., Baotou 014010, CHN) ,  PEI Haiquan (School of Information Engineering, Inner Mongolia Univ. of Sci. and Technol., Baotou 014010, CHN) ,  ZHAO Ying (School of Information Engineering, Inner Mongolia Univ. of Sci. and Technol., Baotou 014010, CHN)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 73  ページ： 286-297  発行年： 2015年11月 
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： 本論は,ターゲット部位の正確な抽出に基づいた赤外と可視画像の新規融合法を提案した。第一に,スーパーピクセルベースの顕著性分析法を用いて赤外線画像の顕著性領域を抽出し,赤外線ターゲットの粗い輪郭を得た。そして,マルチ方向検出オペレータと適応閾値アルゴリズムを用いて,ターゲット部位の境界を精緻化し,融合決定マップを得た。可視画像の詳細を捕えるために,非サブサンプリングShearlet変換(NSST)を用いて,背景の融合係数を選択した。実験結果は,提案方法が主観的視覚と客観的性能において他の最先端方法より優れていることを示した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  画像分析 ,  信号標本化 ,  画像変換 ,  *赤外線画像 ,  *画像処理 ,  *アルゴリズム ,  ターゲット ,  抽出 ,  輪郭 ,  画素 ,  方向 ,  閾値 ,  境界 ,  主観評価 ,  視覚 ,  性能
準シソーラス用語： サブサンプリング ,  *可視画像 ,  *画像融合 ,  客観的評価 ,  顕著性マップ ,  適応閾値

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 分析 ,  サブサンプリング ,  Shearlet変換 ,  赤外 ,  可視画像 ,  融合 ,  アルゴリズム