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J-GLOBAL ID:202202219759686868   整理番号:22A0918641

フレームレット領域における勾配領域誘導フィルタ酔歩とサイドウィンドウフィルタリングを用いたマルチモーダル医用画像融合【JST・京大機械翻訳】

Multimodal medical image fusion using gradient domain guided filter random walk and side window filtering in framelet domain
著者 (8件):
資料名:
巻: 585  ページ: 418-440  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0636A  ISSN: 0020-0255  CODEN: ISIJBC  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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多モードイメージング技術は病変に複数の展望を提供できるので,臨床診断と治療計画でますます重要になっている。本論文では,フレームレット変換(FT)領域における勾配領域誘導フィルタランダムウォーク(GDGFRW)とサイドウィンドウフィルタリング(SWF)を用いた新しい医用画像融合を示した。最初に,FTを元のマルチモーダルソース画像上で実行し,対応する近似と残差表現を得た。第二に,勾配ドメイン誘導フィルタリングとランダムウォークの両方の優位性を結合した新しいモデル-GDGFRWを構築して,近似サブバンドを解釈し,一方,残留サブバンドをSWFによって融合した。最後に,融合近似サブバンドと残留サブバンドは逆FTを受け,最終融合画像を生成した。その有効性を検証するために,提案した方法を40対のソース画像において,マルチモーダル医用画像融合問題の異なるカテゴリーで試験した。提案手法は,主観的視覚性能と客観的評価の両方に関して現在の代表的なものより優れている。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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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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