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J-GLOBAL ID：201802241296238238   整理番号：18A2031402

監視応用のためのMOPSOを用いて最適化した効率的な多焦点画像融合技術【JST・京大機械翻訳】

Efficient Multi Focus Image Fusion Technique Optimized Using MOPSO for Surveillance Applications

著者 (2件)： Paramanandham Nirmala (SSN College of Engineering, Chennai, India) ,  Rajendiran Kishore (SSN College of Engineering, Chennai, India)
資料名： International Journal of Intelligent Information Technologies  (International Journal of Intelligent Information Technologies)
巻： 14  号： 3  ページ： 18-37  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3851A  ISSN： 1548-3657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,画像融合が巨大なラップを取り込み,多様な応用を有する有望な分野として出現した方法について述べた。融合画像はソース画像のいずれよりも多くの情報を提供し,それは監視応用において非常に有用である。本論文では,群知能と空間周波数(SF)を用いたカスケードウェーブレット変換領域において,効率的な多焦点画像融合技術を提案した。空間周波数は,活動レベルを計算するために使用して,一貫性検証(CV)ベースの判定地図は,最後の融合係数を得るために使用した。SFとCVを採用するための正当性についても議論した。この技術は,ソース画像がひどくぼけている場合でも,既存の技術と比較して良く機能する。提案したフレームワークは,二乗平均二乗誤差,ピーク信号対雑音比,平均絶対誤差,百分率適合誤差,構造類似性指数,標準偏差,平均勾配,Petrovic計量,SF,特徴相互情報およびエントロピーのような定量的計量を用いて評価した。実験結果は,提案した技術が,視覚的影響および客観的評価の観点から,最新技術より優れていることを実証した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  標準偏差 ,  エントロピー ,  ウェーブレット変換 ,  視覚 ,  空間周波数 ,  *画像 ,  類似性
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  客観評価 ,  平均絶対誤差 ,  平均二乗誤差 ,  融合画像 ,  *画像融合 ,  *多焦点画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 一貫性検証 ,  離散ウェーブレット変換 ,  画像融合 ,  多目的粒子群最適化 ,  空間周波数 ,  定常ウェーブレットパケット変換

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 応用 ,  MOPSO ,  最適化 ,  多焦点画像 ,  融合