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J-GLOBAL ID：202202286439861611   整理番号：22A0737429

VDFEFuse:赤外および可視画像への新しい融合アプローチ【JST・京大機械翻訳】

VDFEFuse: A novel fusion approach to infrared and visible images

著者 (7件)： Hao Shuai (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Hao Shuai (College of Safety and Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  He Tian (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  An Beiyi (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Ma Xu (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Wen Hu (College of Safety and Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Wang Feng (School of Physics and Electrical Engineering, Weinan Normal University, Weinan 71400, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 121  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  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： 伝統的方法で赤外線と可視画像を融合するとき,エネルギー損失とエッジぼけの問題に対処するために,VDFEF利用と呼ばれる視覚識別特徴抽出に基づく新しい赤外線と可視画像融合法を提案した。赤外センサの独特の熱放射イメージング特性のため,より多くの強度情報を赤外線画像で保存する。このアプローチでは,融合プロセスにおけるそのような重要な特徴の損失を最大範囲に補償するための視覚識別特徴抽出オペレータを構築する。次に,LatLRRベースのマルチレベル分解と特定の融合戦略を通して,一組の融合サブ画像を生成した。融合サブ画像からの最良の融合結果を選択するために,全ての融合サブ画像の定性的および定量的評価を同時に考慮できる新しい階層構造決定モデルを定式化した。9つの画像融合方法と比較して,実験は,提案したアルゴリズムが主観的判断と客観的評価からより良い視覚効果を持っているだけではなく,それはまた,ソース画像における豊かな輝度情報をより良く保持することができることを示した。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 ,  エネルギー損失 ,  視覚 ,  赤外検出器 ,  *赤外線 ,  オペレータ ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  *画像 ,  画像特性 ,  視覚効果 ,  赤外線画像 ,  定式化
準シソーラス用語： マルチレベル ,  画像融合 ,  *可視画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像融合 ,  赤外および可視画像 ,  視覚分化特徴抽出 ,  階層構造決定モデル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 赤外 ,  可視画像 ,  融合