論文の概要: Multi-Focus Image Fusion based on Gradient Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09777v1
- Date: Wed, 20 Apr 2022 20:35:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-23 03:55:51.251181
- Title: Multi-Focus Image Fusion based on Gradient Transform
- Title（参考訳）: 勾配変換に基づく多焦点画像融合
- Authors: Sultan Sevgi Turgut, Mustafa Oral
- Abstract要約: 上記の問題に対して頑健な新しい勾配情報に基づく多焦点画像融合法を提案する。
提案手法は,視覚的,客観的に17種類の新しい手法と従来手法を比較した。
提案手法は視覚的評価により有望であり, 客観的評価により6つの指標のうち5つのうち83.3%が第一に達成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-focus image fusion is a challenging field of study that aims to provide
a completely focused image by integrating focused and un-focused pixels. Most
existing methods suffer from shift variance, misregistered images, and
data-dependent. In this study, we introduce a novel gradient information-based
multi-focus image fusion method that is robust for the aforementioned problems.
The proposed method first generates gradient images from original images by
using Halftoning-Inverse Halftoning (H-IH) transform. Then, Energy of Gradient
(EOG) and Standard Deviation functions are used as the focus measurement on the
gradient images to form a fused image. Finally, in order to enhance the fused
image a decision fusion approach is applied with the majority voting method.
The proposed method is compared with 17 different novel and conventional
techniques both visually and objectively. For objective evaluation, 6 different
quantitative metrics are used. It is observed that the proposed method is
promising according to visual evaluation and 83.3% success is achieved by being
first in five out of six metrics according to objective evaluation.
- Abstract（参考訳）: マルチフォーカス画像融合は、焦点と焦点を合わせない画素を統合することで、完全に焦点を絞った画像を提供することを目的とした、挑戦的な研究分野である。
既存の手法の多くは、シフト分散、誤登録画像、データ依存に苦しむ。
本研究では,上記の問題に対してロバストな勾配情報に基づく多焦点画像融合手法を提案する。
提案手法はまず,H-IH変換を用いて元の画像から勾配画像を生成する。
次に、勾配画像の焦点測定として、勾配エネルギー(EOG)と標準偏差関数を用いて融合画像を形成する。
最後に、融合画像を強化するために、多数決方式で決定融合アプローチを適用する。
提案手法は,視覚的,客観的に17種類の新しい手法と従来手法を比較した。
客観的評価には、6つの異なるメトリクスが使用される。
提案手法は視覚的評価により有望であり,客観的評価により6つの指標のうち5つのうち83.3%が第一に達成されている。
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