論文の概要: Unsupervised Image Fusion Using Deep Image Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09490v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 17:38:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 17:15:19.746982
- Title: Unsupervised Image Fusion Using Deep Image Priors
- Title(参考訳): 深部画像を用いた教師なし画像融合
- Authors: Xudong Ma, Alin Achim, Paul Hill
- Abstract要約: Deep Image Prior (DIP)法により、画像復元が完全にトレーニングデータ無しで行えるようになった。
本稿では,画像融合を逆問題として定式化しながら,新たな損失計算構造をDIPの枠組みで紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.549952136964352
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A significant number of researchers have recently applied deep learning
methods to image fusion. However, most of these works either require a large
amount of training data or depend on pre-trained models or frameworks. This
inevitably encounters a shortage of training data or a mismatch between the
framework and the actual problem. Recently, the publication of Deep Image Prior
(DIP) method made it possible to do image restoration totally
training-data-free. However, the original design of DIP is hard to be
generalized to multi-image processing problems. This paper introduces a novel
loss calculation structure, in the framework of DIP, while formulating image
fusion as an inverse problem. This enables the extension of DIP to general
multisensor/multifocus image fusion problems. Secondly, we propose a
multi-channel approach to improve the effect of DIP. Finally, an evaluation is
conducted using several commonly used image fusion assessment metrics. The
results are compared with state-of-the-art traditional and deep learning image
fusion methods. Our method outperforms previous techniques for a range of
metrics. In particular, it is shown to provide the best objective results for
most metrics when applied to medical images.
- Abstract(参考訳): 最近、多くの研究者が画像融合に深層学習法を適用している。
しかし、これらの作業の多くは大量のトレーニングデータを必要とするか、事前訓練されたモデルやフレームワークに依存している。
これは必然的に、トレーニングデータの不足や、フレームワークと実際の問題とのミスマッチに直面する。
近年,Deep Image Prior(DIP)手法の公開により,画像復元が完全にトレーニングデータ無しで行えるようになった。
しかし、DIPの本来の設計は、マルチイメージ処理問題に一般化することは困難である。
本稿では,画像融合を逆問題として定式化しながら,新たな損失計算構造をDIPの枠組みで紹介する。
これにより、ディップの一般的なマルチセンサー/マルチフォーカス画像融合問題への拡張が可能になる。
次に,ディップの効果を改善するためのマルチチャネル手法を提案する。
最後に,複数の画像融合評価指標を用いて評価を行う。
その結果,従来の画像融合法とディープラーニング画像融合法を比較した。
提案手法は,様々な測定値に対して従来の手法を上回っている。
特に、医療画像に適用された場合、ほとんどの指標に最適な客観的結果をもたらすことが示される。
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