論文の概要: Efficient DWT-based fusion techniques using genetic algorithm for
optimal parameter estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10777v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 19:28:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 21:59:09.492324
- Title: Efficient DWT-based fusion techniques using genetic algorithm for
optimal parameter estimation
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた効率的なDWT融合手法による最適パラメータ推定
- Authors: S. Kavitha, K. K. Thyagharajan
- Abstract要約: 本研究は、離散ウェーブレット変換(DWT)とUDWTに基づく融合技術を用いている。
提案した融合モデルでは, DWT と UDWT の効率よく改良された GA を用いて最適パラメータ推定を行う。
その結果, DWT と UDWT を GA と融合させて最適パラメータ推定を行った結果, より融合した画像が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image fusion plays a vital role in medical imaging. Image fusion aims to
integrate complementary as well as redundant information from multiple
modalities into a single fused image without distortion or loss of information.
In this research work, discrete wavelet transform (DWT)and undecimated discrete
wavelet transform (UDWT)-based fusion techniques using genetic algorithm
(GA)foroptimalparameter(weight)estimationinthefusionprocessareimplemented and
analyzed with multi-modality brain images. The lack of shift variance while
performing image fusion using DWT is addressed using UDWT. The proposed fusion
model uses an efficient, modified GA in DWT and UDWT for optimal parameter
estimation, to improve the image quality and contrast. The complexity of the
basic GA (pixel level) has been reduced in the modified GA (feature level), by
limiting the search space. It is observed from our experiments that fusion
using DWT and UDWT techniques with GA for optimal parameter estimation resulted
in a better fused image in the aspects of retaining the information and
contrast without error, both in human perception as well as evaluation using
objective metrics. The contributions of this research work are (1) reduced time
and space complexity in estimating the weight values using GA for fusion (2)
system is scalable for input image of any size with similar time complexity,
owing to feature level GA implementation and (3) identification of source image
that contributes more to the fused image, from the weight values estimated.
- Abstract（参考訳）: 画像融合は医療画像において重要な役割を果たす。
画像融合は、情報の歪みや損失を伴わずに、複数のモードから冗長な情報を単一の融合画像に統合することを目的としている。
本研究では, 遺伝的アルゴリズム (GA) を用いた離散ウェーブレット変換 (DWT) と非効率離散ウェーブレット変換 (UDWT) に基づく融合法について検討した。
DWTを用いて画像融合を行う際のシフト分散の欠如をUDWTを用いて解決する。
提案する融合モデルはdwtとudwtの効率的な修正gaを用いて最適なパラメータ推定を行い,画質とコントラストを向上させる。
基本GA(ピクセルレベル)の複雑さは、検索空間を制限することにより、修正GA(機能レベル)において減少している。
最適パラメータ推定のためのdwtおよびudwt法とgaによる融合は,人間の知覚と客観的指標を用いた評価の両方において,情報の保持とコントラストの維持という面において,より良好な融合画像が得られた。
本研究の貢献は,(1)核融合用gaを用いた重み値推定における時間と空間の複雑さの低減(2)は,機能レベルのga実装により,類似した時間複雑性を持つ任意のサイズの入力画像に対してスケーラブルであり,(3)融合画像に寄与するソース画像の同定は,推定された重み値から可能である。
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