文献

J-GLOBAL ID：202102272698117434   整理番号：21A1155441

NSCTとGoogLeNetに基づくマルチセンサ画像融合アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Multi-sensors Image Fusion via NSCT and GoogLeNet

著者 (3件)： Li Yangyu (南京航空航天大学航天学院,南京211106,中国) ,  Wang Caiyun (南京航空航天大学航天学院,南京211106,中国) ,  Yao Chen (南京航空航天大学航天学院,南京211106,中国)
資料名： Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics  (Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics)
巻： 37  号： z1  ページ： 88-94  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0400A  ISSN： 1005-1120  CODEN： TNUAFX  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： マルチセンサ融合画像の詳細保存性と目標情報統合性を改善するために,非サブサンプリング輪郭変換(Non-Sub-samplingContourlettransform)に基づく新方式を提案して,次に,非サブサンプリングカンターレット変換(Non-Sub-samplingContourlettransform)を提案した。NSCTは,GoogLeNetニューラルネットワークモデルと統合した。本論文では,赤外と可視光画像として,赤外と可視光画像をそれぞれNSCT変換し,低周波数サブバンド係数と一連のマルチスケール,多方向高周波サブバンド係数を得た。次に,高周波サブバンド係数を,領域エネルギー取得戦略によって融合し,そして,低周波サブバンド係数を,GoogLeNetニューラルネットワークモデルに入力し,そして,重み付け融合の重み行列パラメータを,特徴マップから,適応的に計算し,そして,融合後の低周波数サブバンド係数を,重み付けして,得た。最後に,融合画像をNSCT逆変換によって得た。実験結果は,このアルゴリズムが画像視覚効果を効果的に改善し,エッジ保存度や相互情報などの客観的指標で明らかに改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  赤外線 ,  HF【周波数】 ,  視覚効果 ,  LF【周波数】 ,  逆変換 ,  重みづけ
準シソーラス用語： *画像融合 ,  マルチスケール ,  マルチセンサ ,  融合画像 ,  可視画像 ,  カンターレット変換 ,  サブバンド ,  エッジ保存 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image fusion ,  non-subsampling contourlet transform ,  GoogLeNet neural network ,  infrared image ,  visible image

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)： マルチセンサ ,  画像融合 ,  アルゴリズム ,  提案