論文の概要: A Deep Decomposition Network for Image Processing: A Case Study for
Visible and Infrared Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10526v1
- Date: Sun, 21 Feb 2021 06:34:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 18:29:30.462553
- Title: A Deep Decomposition Network for Image Processing: A Case Study for
Visible and Infrared Image Fusion
- Title（参考訳）: 画像処理のための深分解ネットワーク:可視・赤外画像融合の事例研究
- Authors: Yu Fu, Xiao-Jun Wu, Josef Kittler
- Abstract要約: 本稿では畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい画像分解法を提案する。
赤外線画像と可視光画像を入力し、それぞれ3つの高周波特徴画像と低周波特徴画像に分解する。
2つの特徴画像セットは、特定の融合戦略を用いて融合特徴画像を取得する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.17268441062239
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Image decomposition is a crucial subject in the field of image processing. It
can extract salient features from the source image. We propose a new image
decomposition method based on convolutional neural network. This method can be
applied to many image processing tasks. In this paper, we apply the image
decomposition network to the image fusion task. We input infrared image and
visible light image and decompose them into three high-frequency feature images
and a low-frequency feature image respectively. The two sets of feature images
are fused using a specific fusion strategy to obtain fusion feature images.
Finally, the feature images are reconstructed to obtain the fused image.
Compared with the state-of-the-art fusion methods, this method has achieved
better performance in both subjective and objective evaluation.
- Abstract（参考訳）: 画像分解は画像処理分野において重要な課題である。
ソース画像から有能な特徴を抽出することができる。
本稿では畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい画像分解法を提案する。
この方法は、多くの画像処理タスクに適用できる。
本稿では,画像分解ネットワークを画像融合タスクに適用する。
赤外線画像と可視光画像を入力し、それぞれ3つの高周波特徴画像と低周波特徴画像に分解する。
2つの特徴画像セットは、特定の融合戦略を用いて融合特徴画像を取得する。
最後に、特徴画像を再構成して融合画像を得る。
現状の融合法と比較すると,本手法は主観的評価と客観的評価の両方において優れた性能を示した。
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