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J-GLOBAL ID：202202232632356555   整理番号：22A0839285

改良マルチスケール形態勾配加重局所エネルギーおよび視覚的顕著性マップに基づく医用画像融合【JST・京大機械翻訳】

Medical image fusion based on improved multi-scale morphology gradient-weighted local energy and visual saliency map

著者 (3件)： Zhang Yi (School of Health Science and Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Jin Mingming (Shanghai Key Laboratory of Molecular Imaging, Jiading District Central Hospital Affiliated Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, China) ,  Huang Gang (Shanghai Key Laboratory of Molecular Imaging, Jiading District Central Hospital Affiliated Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 74  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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)

抄録/ポイント： 医用画像融合は,画像情報のマイニングを最大化し,画像品質を改善するために,画像処理技術を用いて,同じ物体の異なるモードの融合画像のプロセスに言及する。現在,多くの方法が画像融合を研究するために利用可能であるが,それらは通常,低い画像コントラストと画像の詳細とエッジを保持する弱い能力のような欠点を持っている。これらの問題を解決するために,新しいマルチモーダル医用画像融合法を提案した。このアルゴリズムでは,元の画像は,非サブサンプルシヤレット変換(NSST)によって高周波および低周波情報に分解される。低周波情報を,係数最大融合規則の直接使用によって引き起こされるエッジ損失を避ける視覚顕著性マップによって融合した。高周波情報は,テクスチャの詳細と画像のエッジを保持する8つの隣接ベースの修正ラプラシアンの改良されたマルチスケールモルフォロジー勾配と加重和によって共同で誘導される方法によって融合される。最後に,融合画像をNSST逆変換によって作り出す。本戦略は,従来のアルゴリズムにおける不十分な詳細抽出の問題を解決して,融合画像の全体的外観を改良して,コントラストを強化した。アルゴリズムの有効性を検証するために,この技術を4つの異なる医用画像モダリティ組合せに適用して,最近発表された9つの画像融合法の結果を比較し,画像品質評価指数を用いて融合画像を評価した。著者らのアルゴリズムは,主観的視覚と客観的画像品質評価に関してより良い結果を達成して,したがって,既存の技術と競合しなければならない。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  コントラスト ,  *視覚 ,  画像処理 ,  *画像 ,  画質 ,  *医用画像 ,  多モード ,  逆変換 ,  Laplace演算子
準シソーラス用語： モダリティ ,  *画像融合 ,  *マルチスケール ,  融合画像 ,  *顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 医用画像融合 ,  改良マルチスケール形態勾配(IMSMG) ,  非サブサンプリングシアレット変換(NSST) ,  視覚顕著性マップ(VSM) ,  8近傍ベース修正ラプラシアン(WSEML)の加重和

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： マルチスケール ,  形態 ,  勾配 ,  加重 ,  エネルギー ,  視覚 ,  顕著性マップ ,  医用画像 ,  融合