論文の概要: A Novel adaptive optimization of Dual-Tree Complex Wavelet Transform for Medical Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13538v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 15:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 23:23:52.185326
• Title: A Novel adaptive optimization of Dual-Tree Complex Wavelet Transform for Medical Image Fusion
• Title（参考訳）: 医用画像融合のための2本木複素ウェーブレット変換の新しい適応最適化
• Authors: T.Deepika, G.Karpaga Kannan
• Abstract要約: 複合ウェーブレット変換(DT-CWT)と適応粒子群最適化(APSO)に基づくマルチモーダル画像融合アルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案手法は粒子群最適化に基づく手法よりも著しく優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, many research achievements are made in the medical image fusion field. Fusion is basically extraction of best of inputs and conveying it to the output. Medical Image fusion means that several of various modality image information is comprehended together to form one image to express its information. The aim of image fusion is to integrate complementary and redundant information. In this paper, a multimodal image fusion algorithm based on the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and adaptive particle swarm optimization (APSO) is proposed. Fusion is achieved through the formation of a fused pyramid using the DTCWT coefficients from the decomposed pyramids of the source images. The coefficients are fused by the weighted average method based on pixels, and the weights are estimated by the APSO to gain optimal fused images. The fused image is obtained through conventional inverse dual-tree complex wavelet transform reconstruction process. Experiment results show that the proposed method based on adaptive particle swarm optimization algorithm is remarkably better than the method based on particle swarm optimization. The resulting fused images are compared visually and through benchmarks such as Entropy (E), Peak Signal to Noise Ratio, (PSNR), Root Mean Square Error (RMSE), Standard deviation (SD) and Structure Similarity Index Metric (SSIM) computations.
• Abstract（参考訳）: 近年,医療画像融合分野における多くの研究成果が報告されている。 fusionは基本的に、最高の入力を抽出し、出力に転送する。 医用画像融合とは、様々なモダリティ画像情報のいくつかをまとめて1つの画像を形成し、その情報を表現することを意味する。 画像融合の目的は補完情報と冗長情報を統合することである。 本稿では,二重木複素ウェーブレット変換(dt-cwt)と適応粒子群最適化(apso)に基づくマルチモーダル画像融合アルゴリズムを提案する。 融合は、ソース画像の分解されたピラミッドからDTCWT係数を用いて融合ピラミッドを形成することによって達成される。 係数は画素に基づく重み付き平均法により融合し、APSOにより重みを推定して最適な融合画像を得る。 融合画像は、従来の逆2本木複合ウェーブレット変換再構成プロセスによって得られる。 実験結果から,適応粒子群最適化アルゴリズムに基づく提案手法は,粒子群最適化法よりも著しく優れていることがわかった。 得られた融合画像は、Entropy (E)、Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)、Root Mean Square Error (RMSE)、Standard deviation (SD)、Structure similarity Index Metrics (SSIM)といったベンチマークによって視覚的に比較される。

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