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J-GLOBAL ID:202202213273997153   整理番号:22A0571566

QNSCTおよび誘導フィルタに基づく赤外線および可視画像融合【JST・京大機械翻訳】

Infrared and visible image fusion based on QNSCT and Guided Filter
著者 (6件):
資料名:
巻: 253  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0251A  ISSN: 0030-4026  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)
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画像融合は,人間の眼知覚のためのより有益な画像を得るために,同じ場面の多重画像を融合するプロセスである。本論文では,Quaternion Non-Subamped Contourlet変換(QNSCT)と誘導フィルタ詳細強化に基づく新しい融合フレームワークを設計し,赤外と可視画像融合における不明確な赤外線ターゲットと貧弱な背景テクスチャの問題に取り組んだ。提案方法は,Non-Subサンプリングカンターレット変換(NSCT)における従来の非Subサンプリングピラミッドフィルタバンク構造の代わりに,初めて四元数ウェーブレット変換を使用する。四元数ウェーブレットの可撓性多重分解能とNSCTの多方向性を,マルチスケール分解スキームを精密化するために完全に利用した。他方,提案したQNSCTアルゴリズムから得られた係数行列を,誘導フィルタに基づく重み精密化アルゴリズムを用いて融合した。融合方式を4つのステップに分割した。最初に,QNSCTを用いて,赤外および可視画像を多方向およびマルチスケール係数行列に分解した。実験結果は,提案したアルゴリズムがソース画像から重要な視覚情報を抽出するだけではなく,また,より良い場面でテクスチャ情報を保存することを示した。一方,このスキームは主観的および客観的評価の両者において最先端の方法より優れている。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  光学情報処理 
タイトルに関連する用語 (4件):
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