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J-GLOBAL ID：202002219218607425   整理番号：20A2007233

畳込みニューラルネットワークの2段階に基づくマルチフォーカス画像融合法【JST・京大機械翻訳】

Multi-focus image fusion method based on two stage of convolutional neural network

著者 (7件)： Gai Di (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Gai Di (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Shen Xuanjing (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Shen Xuanjing (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Chen Haipeng (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Su Pengxiang (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China) ,  Su Pengxiang (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 176  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  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： 本論文は,正確な決定マップを得ることができて,不明瞭な融合境界の問題を扱うことができる2段階畳込みニューラルネットワーク(CNN)融合法を提案した。第1段階では,画像パッチが焦点またはデフォーカスであるかどうかを分類するために,改良高密度ネットを訓練し,次に,対応する融合規則を利用して,完全な決定マップを得た。さらに,マルチバージョンぼけデータセットを設計して,ネットワークの一般化能力を改善した。第2段階では,境界を処理するために,エッジぼけ出し生成敵対ネットワーク(EDGAN)を導入した。さらに,5つの異なる損失関数を適用して,境界ぼけ画像を生成する。同時に,自然画像を特別な処理のためにCOCOデータセットから選択して,第2段階データセットを作成するための境界ぼけ状況をシミュレーションした。加工の2つの段階の後,豊富な詳細と偏心融合境界を有する画像を達成した。実験結果は,提案したアルゴリズムが主観的視覚と客観的評価において他の融合アルゴリズムより優れていることを証明した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  視覚 ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  偏心
準シソーラス用語： デフォーカス ,  自然画像 ,  客観評価 ,  *多焦点画像 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多焦点画像融合 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  核融合規則

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  段階 ,  マルチフォーカス画像 ,  融合