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J-GLOBAL ID：201602280340570862   整理番号：16A0450636

周波数領域における顕著性スケール空間に基づく赤外線画像と可視画像の融合

Fusion of infrared and visible images based on saliency scale-space in fequency domain

著者 (4件)： CHEN Yanfei (Huazhong Univ. of Sci. and Tech., Wuhan, CHN) ,  CHEN Yanfei (Wuhan Inst. Technol. Wuhan, CHN) ,  SANG Nong (Huazhong Univ. of Sci. and Tech., Wuhan, CHN) ,  DAN Zhiping (China Three Gorges Univ., Yichang, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9813  ページ： 98130G.1-98130G.8  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 本論文は,新たな周波数領域での顕著性スケール空間における領域セグメンテーションによる融合アルゴリズムを提案した。赤外線センサと可視センサを用いた画像融合は両方の補完情報をうまく利用でき,シーンのより詳細な表現が可能となる。手法としては最初に,赤外線画像と可視画像の視覚特徴を抽出し,さらに多元Fourlier変換を用いてそれぞれの画像の顕著領域を求めた。元の位相と振幅スペクトルを用いて2次元信号を再構成して顕著性マップを取得した。適応的重み付け融合規則によって顕著領域を融合し,最終的な融合画像を構成した。実験結果は,本アルゴリズムが可視画像の高いスペクトル情報を保持し,また赤外画像の異なるスケールで熱目標情報を効率的に捕えることを明らかにした。

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  空間 ,  *赤外線画像 ,  画像 ,  周波数領域 ,  *画像処理 ,  スペクトル
準シソーラス用語： スケール空間 ,  *可視画像 ,  *画像融合 ,  *顕著性マップ ,  振幅スペクトル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 周波数領域 ,  スケール空間 ,  赤外線画像 ,  可視画像 ,  融合