論文の概要: Multi-focus Image Fusion: A Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01116v1
- Date: Sun, 3 May 2020 15:25:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-12-07 06:59:55.234897
- Title: Multi-focus Image Fusion: A Benchmark
- Title（参考訳）: マルチフォーカス画像融合:ベンチマーク
- Authors: Xingchen Zhang
- Abstract要約: MFIF (Multi-focus Image fusion) はその多くの応用により大きな関心を集めている。
本稿では,MFIFアルゴリズム30のコードライブラリと評価指標20のテストセットからなるマルチフォーカス画像融合ベンチマーク(MFIFB)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7615719708691673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-focus image fusion (MFIF) has attracted considerable interests due to
its numerous applications. While much progress has been made in recent years
with efforts on developing various MFIF algorithms, some issues significantly
hinder the fair and comprehensive performance comparison of MFIF methods, such
as the lack of large-scale test set and the random choices of objective
evaluation metrics in the literature. To solve these issues, this paper
presents a multi-focus image fusion benchmark (MFIFB) which consists a test set
of 105 image pairs, a code library of 30 MFIF algorithms, and 20 evaluation
metrics. MFIFB is the first benchmark in the field of MFIF and provides the
community a platform to compare MFIF algorithms fairly and comprehensively.
Extensive experiments have been conducted using the proposed MFIFB to
understand the performance of these algorithms. By analyzing the experimental
results, effective MFIF algorithms are identified. More importantly, some
observations on the status of the MFIF field are given, which can help to
understand this field better.
- Abstract（参考訳）: MFIF (Multi-focus Image fusion) はその多くの応用により大きな関心を集めている。
近年、様々なMFIFアルゴリズムの開発が進んでいるが、大規模テストセットの欠如や文献における客観的評価指標のランダムな選択など、MFIF手法の公平かつ包括的な性能比較を著しく妨げている問題もある。
そこで本研究では,105枚の画像ペアと30個のMFIFアルゴリズムのコードライブラリ,20個の評価指標からなるマルチフォーカス画像融合ベンチマーク(MFIFB)を提案する。
MFIFBはMFIFの分野で最初のベンチマークであり、MFIFアルゴリズムを公平かつ包括的に比較するためのプラットフォームを提供する。
これらのアルゴリズムの性能を理解するためにmfifbを用いた広範な実験が行われている。
実験結果を解析することにより、有効なMFIFアルゴリズムを同定する。
さらに重要なことは、MFIFフィールドの状態に関するいくつかの観察が与えられ、このフィールドをよりよく理解するのに役立ちます。
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