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J-GLOBAL ID：201702291595520386   整理番号：17A1672121

領域特性に基づく圧縮センシング多焦点融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-focus Image Fusion Algorithm Based on Compressed Sensing and Regional Characteristics

著者 (3件)： Cao Yiqin (華東交通大学軟件学院 南昌330013) ,  He Yafei (華東交通大学軟件学院 南昌330013) ,  Huang Xiaosheng (華東交通大学軟件学院 南昌330013)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 1  ページ： 295-299  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： 圧縮センシングに基づく伝統的な画像融合アルゴリズムは,スパース係数に対するスパースな処理であり,ウェーブレット分解後の低周波係数はスパースであり,圧縮再構成の品質を減少させ,従来の融合規則は高周波係数の固有値を容易に抽出することができない。この問題に対して、それぞれウェーブレット分解により得られた高、低周波係数に対して異なる融合規則を用いて処理を行い、改良された領域特性高周波圧縮センシングの融合アルゴリズムを提案した。その中で、低周波係数は区域分散加重絶対値の最大融合を採用した。高周波係数は,最初に,より良いRIP特性を持つランダム観測マトリックスを用いて圧縮サンプリングを行い,異なる方向における高周波サブバンドの特徴情報を融合し,直交マッチング追跡再構成アルゴリズムを用いて高周波部分を再構成した。最後に,低周波および高周波情報を,ウェーブレット逆変換の下で,融合画像を再構成するために,用いた。実験結果により,従来の圧縮センシングに基づく融合方法と比較して,提案したアルゴリズムは,より良い融合画像を持ち,そして,新しいアルゴリズムは,主観的評価および客観的評価指数の両方において,画像再構成に有益であり,そして,良好な利用性を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像再構成 ,  HF【周波数】 ,  *アルゴリズム ,  固有値 ,  主観評価 ,  透視図法 ,  波束 ,  再構成 ,  LF【周波数】 ,  逆変換
準シソーラス用語： 融合画像 ,  サブバンド ,  ウェーブレット分解 ,  画像融合 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Compressed sensing ,  Image fusion ,  Wavelet transform ,  Regional characteristics

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  焦点 ,  融合 ,  アルゴリズム