論文の概要: Multi-focus Image Fusion for Visual Sensor Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13615v3
- Date: Fri, 2 Oct 2020 18:04:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 22:35:27.533778
- Title: Multi-focus Image Fusion for Visual Sensor Networks
- Title（参考訳）: 視覚センサネットワークのためのマルチフォーカス画像融合
- Authors: Milad Abdollahzadeh, Touba Malekzadeh, Hadi Seyedarabi
- Abstract要約: 視覚センサネットワーク(VSN)における画像融合は、同一シーンの複数の画像からの情報を組み合わせて、1つの画像をより多くの情報で変換することを目的としている。
離散コサイン変換(DCT)に基づく画像融合法は、画像とビデオの標準規格であるDCTにおいて、より複雑で時間節約である。
DCT領域における多焦点画像の融合のための効率的なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7808182112731528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image fusion in visual sensor networks (VSNs) aims to combine information
from multiple images of the same scene in order to transform a single image
with more information. Image fusion methods based on discrete cosine transform
(DCT) are less complex and time-saving in DCT based standards of image and
video which makes them more suitable for VSN applications. In this paper, an
efficient algorithm for the fusion of multi-focus images in the DCT domain is
proposed. The Sum of modified laplacian (SML) of corresponding blocks of source
images is used as a contrast criterion and blocks with the larger value of SML
are absorbed to output images. The experimental results on several images show
the improvement of the proposed algorithm in terms of both subjective and
objective quality of fused image relative to other DCT based techniques.
- Abstract（参考訳）: 視覚センサネットワーク(VSN)における画像融合は、同一シーンの複数の画像からの情報を組み合わせて、1つの画像をより多くの情報で変換することを目的としている。
離散コサイン変換(DCT)に基づく画像融合法は、DCTに基づく画像とビデオの標準規格において、より複雑で時間節約であり、VSNアプリケーションに適している。
本稿では,DCT領域における多焦点画像の融合のための効率的なアルゴリズムを提案する。
ソース画像の対応するブロックの修正ラプラシアン(SML)の和をコントラスト基準とし、SMLの値が大きいブロックを吸収して出力する。
複数の画像に対する実験結果から,他のDCT法と比較して,融合画像の主観的品質と客観的品質の両方の観点から,提案アルゴリズムの改良が示された。
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