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J-GLOBAL ID：201702267056659971   整理番号：17A1787248

SMLとPCNNに基づくNSCTドメイン多焦点画像融合【JST・京大機械翻訳】

Multi-focus Image Fusion Based on SML and PCNN in NSCT Domain

著者 (4件)： Xie Qiuying (武漢大学電子信息学院 武漢430072) ,  Yi Benshun (武漢大学電子信息学院 武漢430072) ,  Ke Zufu (武漢大学電子信息学院 武漢430072) ,  Li Weizhong (武漢大学電子信息学院 武漢430072)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 6  ページ： 266-269,282  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 融合規則によってもたらされる虚偽エッジとアーチファクトを,本論文で研究した。改良型ラプラスエネルギー(SML)とパルス結合神経回路網(PCNN)を結合した非サブサンプルカンターレット変換(NSCT)領域融合法を提案した.. 1,2).. . . 1,2,3),2つの方法を提案した。まず、NSCTを用いて、各源画像を基本情報を含む低周波数サブバンド画像と複数の詳細情報を含む帯域通過サブバンド画像に分解する。次に,各々のスケールの分解画像のSML値を計算し,低周波数サブバンド画像の各画素を画素の大きさに従って選択した,そして,それらの値を,それぞれの画像の画素値に従って選択することができた。通過帯域の部分に対して、計算したSMLをPCNNの入力励起とし、PCNN出力の点火マッピング図を各サブバンド画像の画素値を選択するために用いた。最後に,処理後の各サブバンド係数をNSCT再構成により融合画像を得た。実験結果により,提案したアルゴリズムは,融合画像の焦点の明瞭さを改善し,既存のSIDWT,DTCWT,NSCT,およびPCNNに基づく融合法と比較して,良好な性能を有することを示した。提案したアルゴリズムは,相互情報量,構造類似性,およびエッジ情報保存量のような客観的な指標において改善された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  周波数帯 ,  再構成 ,  画素 ,  相互情報量 ,  アーチファクト ,  神経回路網 ,  LF【周波数】 ,  アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： *画像融合 ,  融合画像 ,  画素値 ,  サブバンド ,  カンターレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多焦点画像 ,  画像融合 ,  SML ,  PCNN ,  NSCT

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドメイン ,  多焦点画像 ,  融合