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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