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J-GLOBAL ID：201802238211399595   整理番号：18A0069881

PCNN領域におけるマルチウェーブレットベースマッチング測度を用いた多面的適応画像融合アルゴリズム【Powered by NICT】

A multi-faceted adaptive image fusion algorithm using a multi-wavelet-based matching measure in the PCNN domain

著者 (2件)： Wang Zhihui (Department of Electronic Engineering, College of Electronic Information and Engineering, Inner Mongolia University, Hohhot 010021, China) ,  Gong Caili (Department of Electronic Engineering, College of Electronic Information and Engineering, Inner Mongolia University, Hohhot 010021, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 61  ページ： 1113-1124  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パルス結合ニューラルネットワークは近年画像融合に適用した。画像融合では,その特性を完全に利用するとパルス結合ニューラルネットワークモデルにおける主要パラメータの科学的価値をどのように保証するかという決定は特に重要である。パルス結合ニューラルネットワークに基づく新しい多面的適応画像融合アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムはマルチウェーブレットとパルス結合ニューラルネットワークの利点を利用した。最初に,融合される必要があることを登録された原画像はマルチウェーブレットシステムを用いて分解した。第二に,低及び高周波部品のパルス対ニューラルネットワークモデルをそれぞれ確立した。パルス結合神経回路網モデルのいくつかの重要なパラメータの値を融合される画像に含まれる情報に応じて設定した。第三に,パルス数マッチング測度と名付けた新しい画像マッチング測度を定義した。画像融合は,融合則のセット,パルス数の尺度マッチングに基づいて構成されるに従って行い,新しい画像はマルチウェーブレットシステムの再構築後に得られた。実験結果は,このアルゴリズムが融合画像のエントロピー,標準偏差,品質尺度を効果的に改善できることを示した。性能の改善は,詳細な理論的解析とシミュレーションにより実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エントロピー ,  HF【周波数】 ,  *画像 ,  標準偏差 ,  パルス ,  再構成 ,  ニューラルネットワーク ,  *アルゴリズム ,  品質 ,  *マッチング ,  *測度
準シソーラス用語： 画像マッチング ,  *マルチウェーブレット ,  神経回路網モデル ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像融合 ,  多面的適応 ,  マルチ波束 ,  パルス結合ニューラルネットワーク ,  パルス数の整合測度

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)： 測度 ,  適応 ,  画像融合 ,  アルゴリズム