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J-GLOBAL ID：202202282709209381   整理番号：22A0498343

畳込み弾性ネットワークを用いた多焦点画像融合【JST・京大機械翻訳】

Multifocus image fusion using a convolutional elastic network

著者 (2件)： Zhang Chengfang (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhang Chengfang (The Center of Laboratory and Equipment, Sichuan Police College, Luzhou, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 1  ページ： 1395-1418  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： マルチフォーカス画像融合の目的は,2つ以上の部分集束画像を1つの完全集束画像に融合することである。光学イメージングシステムにおける場の深さを超えた物体の限られた深さとぼやけた画像の問題を克服するために,畳み込み弾性ネットワークに基づくマルチフォーカス画像融合法を提案した。各ソース画像は,まず,高速Fourier変換を用いて基底層と詳細層に分解する。次に,畳み込み弾性ネットワークは,基底層に対して「チョース-マックス」融合規則を適用して,詳細層の融合を実行する。最後に,融合画像を二次元逆離散Fourier変換によって再構成した。提案アルゴリズムの有効性を検証するために,マルチフォーカス画像のセットに対して,それと7つの他の一般的な方法を適用した。実験結果は,提案方法がマルチフォーカス画像融合における低い空間分解能と曖昧さの欠点を克服して,より良いコントラストと透明性を達成することを示した。主観的視覚効果と客観的指標の両方に関して,著者らの方法の性能は,他の最先端の融合法との比較において最適である。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 ,  コントラスト ,  集束 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  *弾性 ,  視覚効果 ,  再構成 ,  二次元 ,  有効性 ,  高速Fourier変換 ,  曖昧さ ,  空間分解能
準シソーラス用語： 離散Fourier変換 ,  イメージングシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチフォーカス画像融合 ,  畳込み弾性ネットワーク ,  人工テクスチャ ,  エッジ情報 ,  空間連続性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  弾性 ,  多焦点画像 ,  融合