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J-GLOBAL ID：201702227890948453   整理番号：17A1394673

マルチスケール焦点測度と一般化されたランダムウォークに基づく多焦点画像融合【Powered by NICT】

Multi-focus image fusion based on multi-scale focus measures and generalized random walk

著者 (4件)： Ma Jinlei (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zhou Zhiqiang (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Wang Bo (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Dong Mingjie (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 5464-5468  発行年： 2017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： 多焦点画像融合は,同じシーンの部分的に焦点を当てた一連の画像を統合することにより,全焦点画像を生成することを目的とした。小焦点(焦点)領域は,通常,部分的に焦点を当てた画像に大きな焦点を当て(デフォーカス)領域により囲まれたであるが,多くの最新の融合手法がこの小さな領域を区別できなかった。この問題を解決するために,本論文では,マルチスケール焦点測度と一般化されたランダムウォーク(GRW)に基づく新しい多焦点画像融合アルゴリズムを提案した。最初に,マルチスケール意思決定マップは,マルチスケール焦点測度が得られた。,マルチスケール導波フィルタを用いて,意思決定マップは,集束及びデフォーカス領域間の境界を整列させる正確に行うことである。GRWは,異なるスケールにおける意思決定マップの利点を組み合わせて効果的に紹介した。結果として,この方法は大きな集束(デフォーカス)領域により囲まれた小さな焦点(焦点)領域を効果的に区別でき,境界も正確に整列させることができる。実験結果により,この方法は主観的および客観的評価の他の融合法と比較して優れた性能を達成できることを示した。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： *酔歩 ,  アルゴリズム ,  意思決定 ,  *測度 ,  *画像 ,  フィルタ ,  集束
準シソーラス用語： 客観評価 ,  デフォーカス ,  *多焦点画像 ,  *マルチスケール , 【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 (6件)： マルチスケール ,  焦点 ,  測度 ,  ランダムウォーク ,  多焦点画像 ,  融合