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J-GLOBAL ID：202102262622600939   整理番号：21A0887398

画像融合品質評価のためのスーパーピクセルベース構造類似性計量【JST・京大機械翻訳】

Superpixel-based Structural Similarity Metric for Image Fusion Quality Evaluation

著者 (3件)： Wang Eryan (College of Electric Engineering, University of South China, Hengyang, China) ,  Yang Bin (College of Electric Engineering, University of South China, Hengyang, China) ,  Pang Lihui (College of Electric Engineering, University of South China, Hengyang, China)
資料名： Sensing and Imaging  (Sensing and Imaging)
巻： 22  号： 1  ページ： 16  発行年： 2021年 
JST資料番号： W4938A  ISSN： 1557-2072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像融合は,高品質融合画像に同じシーンの多重画像を統合する。融合画像のユニバーサル品質評価は,画像融合の分野での緊急問題の1つである。典型的には,融合画像の長方形ブロックから抽出した局所特徴を用いて,客観的評価を達成した。しかし,画像ブロックの固定形状は,画像の自然な属性や人間の視覚システムの知覚特性に適していない。問題に対処するために,画像融合品質評価のためのスーパーピクセルベースの構造類似性計量を本論文で提案した。適応スーパーピクセルから抽出した画像特徴を用いて,対応するスーパーピクセル間の構造類似性を計算した。次に,すべての局所構造類似性指標を重みづけして,最終的評価スコアを得るためにそれらの有意性に従って平均化した。いくつかの古典的画像融合品質評価計量を比較実験解析に用いた。一連の実験結果は,提案した品質評価指数の安定性が約10-6桁であり,その精度と性能が最新の評価指標より有利であることを示した。一方,提案した計量によって得られた評価結果は,人間の視覚評価結果に近い。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *画素 ,  画像特性 ,  多重化 ,  類似性 ,  比較試験
準シソーラス用語： *品質評価 ,  *画像融合 ,  融合画像 ,  客観評価 ,  高品質 ,  視覚評価 ,  評価指標 ,  局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 画像融合品質評価 ,  画像特徴 ,  人間の視覚システム ,  スーパーピクセルセグメンテーション ,  構造的類似性計量 ,  適応スーパーピクセル

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)： 画像融合 ,  品質評価 ,  類似性 ,  計量