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J-GLOBAL ID：201702237646791064   整理番号：17A1295154

局所的近傍特性とC-BEMDの画像融合方法を結合した。【JST・京大機械翻訳】

Regional Feature Self-Adaptive Image Fusion Method Based on Coordinated Bidimensional Empirical Mode Decomposition

著者 (3件)： Hu Gang (西安理工大学理学院 西安 710048) ,  Zheng Jiaoyue (西安理工大学理学院 西安 710048) ,  Qin Xinqiang (西安理工大学理学院 西安 710048)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 4  ページ： 607-615  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 二次元経験的モード分解(BEMD)に基づく画像融合法の欠点を解決するために,局所的近傍特性と調整可能な二次元経験的モード分解(C-BEMD)に基づく新しい画像融合法を提案した。画像融合におけるBEMD応用のための内部モード関数(IMF)の数と周波数不整合問題を克服するために,画像融合に適したC-BEMDアルゴリズムを固定反復回数と協調操作によって提案した。次に,C-BEMDを用いて,IMF成分と残差成分を得て,局所的近傍エネルギーに基づく選択と加重平均戦略を採用して,残差成分に対して局所的近傍可視度に基づく融合規則を採用した。最後に,融合されたIMF成分を残差成分と重ね合わせて,融合画像を得ることができた。シミュレーション結果により,提案した方法は,多焦点画像,リモートセンシング画像,医用画像に対して良好な視覚効果を持ち,詳細情報の豊富な融合画像を得ることができ,行列交差に基づく経験的モード分解と複数の経験的モード分解に基づく画像融合法よりも優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 医用画像 ,  *残差 ,  シミュレーション ,  周波数 ,  視覚効果 ,  不整合 ,  可視度 ,  二次元 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  多焦点画像 ,  融合画像 ,  加重平均 ,  経験的モード分解 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image fusion ,  coordinated bidimensional empirical mode decomposition ,  local neighborhood visibil-ity ,  local area energy ,  selection and weighted average

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 近傍 ,  画像融合