医用画像融合のための二重ツリー複素ウェーブレット変換の新しい適応最適化【JST・京大機械翻訳】

Deepika T.; Kannan G. Karpaga

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205654868692 整理番号：22P0175451

医用画像融合のための二重ツリー複素ウェーブレット変換の新しい適応最適化【JST・京大機械翻訳】

A Novel adaptive optimization of Dual-Tree Complex Wavelet Transform for Medical Image Fusion

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発行年： 2020年07月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,医用画像融合分野で多くの研究が行われている。核融合は基本的に入力の最良抽出であり,それを出力に輸送する。医用画像融合は,いくつかの種々のモダリティ画像情報が一緒に理解され,その情報を表現するために1つの画像を形成することを意味する。画像融合の目的は,相補的および冗長な情報を統合することである。本論文では,二重ツリー複素ウェーブレット変換(DT-CWT)と適応粒子群最適化(APSO)に基づくマルチモーダル画像融合アルゴリズムを提案した。融合は,ソース画像の分解されたピラミッドからDTCWT係数を用いた融合ピラミッドの形成を通して達成される。係数を画素に基づく加重平均法によって融合して,重みをAPSOによって推定して,最適融合画像を得た。融合画像は,従来の逆二重ツリー複素ウェーブレット変換再構成プロセスを通して得た。実験結果は,適応パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムに基づく提案方法がパーティクルスウォーム最適化に基づく方式より著しく良いことを示した。得られた融合画像を,Entropy(E),ピーク信号対雑音比(PSNR),二乗平均平方根誤差(RMSE),標準偏差(SD),および構造類似性指数(SSIM)計算のようなベンチマークを通して視覚的に比較した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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