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J-GLOBAL ID：201802252224985018   整理番号：18A0097560

マルチ視覚特徴と誘導フィルタのロバスト多焦点画像融合【JST・京大機械翻訳】

Robust Multifocus Image Fusion via Multiple Visual Features and Guided Filtering

著者 (4件)： Yang Yong (江西財経大学信息管理学院 南昌 330032;江西省数字媒体重点実験室 南昌 330032) ,  Que Yue (江西財経大学信息管理学院 南昌 330032;江西省数字媒体重点実験室 南昌 330032) ,  Huang Shuying (江西財経大学軟件与通信工程学院 南昌 330032) ,  Wan Weiguo (江西財経大学信息管理学院 南昌 330032;江西省数字媒体重点実験室 南昌 330032)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 7  ページ： 1324-1333  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： 多焦点画像の焦点領域を検出するために,効果的な活発度測定モデルを確立するために,複数の視覚的特徴と誘導フィルタリングに基づく高速ロバスト多焦点画像融合法を提案した。まず第一に,3つの相補的視覚的特徴を比較することによって,ソース画像の焦点領域を検出し,初期の融合決定グラフを得た。空間的一貫性を完全に利用して,融合結果におけるアーチファクトを効果的に抑制するために,形態学的フィルタリングと誘導フィルタを用いて,初期決定グラフを最適化し,最終的な融合重みマップを得た。最終的に,最適化された重みづけグラフによって,融合画像を得るために,ソース画像の重みづけ融合を行った。実験結果により,主観的視覚効果および客観的定量的評価にかかわらず,提案方法は,いくつかの主流画像融合方法より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： 最適化 ,  *ロバスト性 ,  *画像 ,  重みづけ ,  高速度 ,  視覚効果 ,  *フィルタ ,  フィルタリング ,  アーチファクト
準シソーラス用語： *画像融合 ,  定量的評価 ,  融合画像 ,  形態学的フィルタ ,  *多焦点画像 ,  *視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image fusion ,  visual feature ,  guided filter ,  spatial consistency

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  視覚特徴 ,  誘導 ,  ロバスト ,  多焦点画像 ,  融合