論文の概要: D2-LRR: A Dual-Decomposed MDLatLRR Approach for Medical Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15179v4
• Date: Sun, 7 Jul 2024 11:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 06:02:09.136595
• Title: D2-LRR: A Dual-Decomposed MDLatLRR Approach for Medical Image Fusion
• Title（参考訳）: D2-LRR : 医用画像融合のための二重分解型MDLatLRRアプローチ
• Authors: Xu Song, Tianyu Shen, Hui Li, Xiao-Jun Wu,
• Abstract要約: 二重分解型MDLatLRR(D2-LRR)と呼ばれる多層分解法を提案する。 D2-LRRはLatLRRから抽出された全ての画像の特徴を効果的に分析し、利用する。 詳細部分は核ノーム操作で融合し、基本部分は平均的な戦略で融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.523874510127056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In image fusion tasks, an ideal image decomposition method can bring better performance. MDLatLRR has done a great job in this aspect, but there is still exist some space for improvement. Considering that MDLatLRR focuses solely on the detailed parts (salient features) extracted from input images via latent low-rank representation (LatLRR), the basic parts (principal features) extracted by LatLRR are not fully utilized. Therefore, we introduced an enhanced multi-level decomposition method named dual-decomposed MDLatLRR (D2-LRR) which effectively analyzes and utilizes all image features extracted through LatLRR. Specifically, color images are converted into YUV color space and grayscale images, and the Y-channel and grayscale images are input into the trained parameters of LatLRR to obtain the detailed parts containing four rounds of decomposition and the basic parts. Subsequently, the basic parts are fused using an average strategy, while the detail part is fused using kernel norm operation. The fused image is ultimately transformed back into an RGB image, resulting in the final fusion output. We apply D2-LRR to medical image fusion tasks. The detailed parts are fused employing a nuclear-norm operation, while the basic parts are fused using an average strategy. Comparative analyses among existing methods showcase that our proposed approach attains cutting-edge fusion performance in both objective and subjective assessments.
• Abstract（参考訳）: 画像融合タスクでは、理想的な画像分解法により性能が向上する。 MDLatLRRはこの点で素晴らしい仕事をしていますが、改善の余地はまだあります。 MDLatLRRは、遅延低ランク表現(LatLRR)を介して入力画像から抽出された詳細部分(局所特徴)のみに焦点を当てているため、LatLRRによって抽出された基本部分(主特徴)は十分に活用されていない。 そこで本稿では,LatLRRから抽出した画像の特徴を効果的に解析し,利用するための多層分解手法であるMDLatLRR(D2-LRR)を提案する。 具体的には、色画像をYUV色空間とグレースケール画像に変換し、そのYチャネルとグレースケール画像をLatLRRの訓練パラメータに入力し、4ラウンドの分解と基本部分を含む詳細部分を得る。 その後、基本部分を平均戦略で融合し、詳細部分をカーネルノルム演算で融合する。 融合画像は最終的にRGB画像に変換され、最終的な融合出力となる。 医用画像融合タスクにD2-LRRを適用した。 詳細部分は核ノーム操作で融合し、基本部分は平均的な戦略で融合する。 既存手法との比較分析により,本手法は主観評価と主観評価の両方において最先端核融合性能が得られることが示された。

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