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J-GLOBAL ID：202202229909798424   整理番号：22A0805323

多焦点画像融合のための分数階微分に基づくスパース表現【JST・京大機械翻訳】

Fractional-order differentiation based sparse representation for multi-focus image fusion

著者 (4件)： Yu Lei (College of Computer and Information Science, Chongqing Normal University, Chongqing, China) ,  Zeng Zhi (College of Computer and Information Science, Chongqing Normal University, Chongqing, China) ,  Wang Huiqi (College of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 3  ページ： 4387-4411  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  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： 画像融合の目的は,複数の画像から来る有用な情報を結合することによって,明確な画像を得ることであり,従って,放射能レベル測定として,ソース画像の顕著な特徴を抽出することが重要である。本論文では,分数次数微分ベースのスパース表現(FD-SR)と呼ばれる新しいアルゴリズムをマルチフォーカス画像融合のために提示した。このアルゴリズムでは,ソース画像を分数次数微分マスクで最初に畳込みし,特徴マップを獲得し,そこから,配向勾配(HOG)のヒストグラムを計算し,人間の視覚関連顕著情報を捉えた。次に,スパース表現のための代表的辞書を構築するために,HOGパターンを次に構造情報を保持するためにクラスタ化される多くのパッチに分割した。これらのクラスタから,コンパクトサブ辞書を,直交マッチング追跡(OMP)を用いて学習し,次に,過剰完全辞書を形成するために結合した。最後に,融合サブ画像を,最大l1規則に基づく辞書で再構成し,そして,これらすべてのサブ画像は,全融合画像を構成する。マルチフォーカス画像データセットと医用画像データセットに関する実験結果は,画像融合タスクのために提案した方法の有効性を実証した。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： アルゴリズム ,  視覚 ,  畳込み ,  放射能 ,  信号解析 ,  *微分 ,  *画像処理 ,  クラスタ化 ,  *画像 ,  *データ表現 ,  再構成 ,  クラスタ ,  ヒストグラム ,  辞書
準シソーラス用語： *画像融合 ,  特徴マップ ,  *スパース表現 ,  直交マッチング追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像融合 ,  分数次微分 ,  スパース表現 ,  配向勾配のヒストグラム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多焦点画像 ,  融合 ,  分数 ,  微分 ,  スパース表現