Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Medical Image Fusion Method based on MDLatLRRv2

論文の概要: A Medical Image Fusion Method based on MDLatLRRv2

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15179v1
Date: Thu, 30 Jun 2022 10:31:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-01 14:04:04.108726
Title: A Medical Image Fusion Method based on MDLatLRRv2
Title（参考訳）: MDLatLRRv2に基づく医用画像融合法
Authors: Xu Song and Xiao-Jun Wu and Hui Li
Abstract要約: MDLatLRRv2と呼ばれる改良された多段階分解法を提案する。 LatLRRが取得したすべての画像の特徴を効果的に分析し、利用する。提案手法は,主観的および主観的評価において,最先端の融合性能を実現することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.16870022547833
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Since MDLatLRR only considers detailed parts (salient features) of input images extracted by latent low-rank representation (LatLRR), it doesn't use base parts (principal features) extracted by LatLRR effectively. Therefore, we proposed an improved multi-level decomposition method called MDLatLRRv2 which effectively analyzes and utilizes all the image features obtained by LatLRR. Then we apply MDLatLRRv2 to medical image fusion. The base parts are fused by average strategy and the detail parts are fused by nuclear-norm operation. The comparison with the existing methods demonstrates that the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in objective and subjective assessment.
Abstract（参考訳）: MDLatLRRは遅延低ランク表現(LatLRR)によって抽出された入力画像の詳細な部分(局所的な特徴)のみを考慮するため、LatLRRによって抽出された基本部分(主特徴)を効果的に使用しない。そこで我々は,latlrrで得られた全画像の特徴を効果的に解析し活用する,mdlatlrrv2と呼ばれる改良マルチレベル分解法を提案する。次に,MDLatLRRv2を医用画像融合に適用する。基本部は平均的な戦略で融合し、詳細部は核・ノーム操作で融合する。既存の手法との比較により,本手法は客観的および主観的評価において最先端の融合性能を達成できることが示されている。

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