論文の概要: Multi-Focus Image Fusion Based on Spatial Frequency(SF) and Consistency Verification(CV) in DCT Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11265v1
• Date: Thu, 18 May 2023 19:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 17:29:07.188928
• Title: Multi-Focus Image Fusion Based on Spatial Frequency(SF) and Consistency Verification(CV) in DCT Domain
• Title（参考訳）: DCT領域における空間周波数(SF)と一貫性検証(CV)に基づく多焦点画像融合
• Authors: Krishnendu K. S.
• Abstract要約: 無線視覚センサネットワーク(WVSN)は、より正確な出力画像を作成するためにマルチフォーカス画像融合を使用する。 本稿では、離散コサイン変換(DCT)標準を用いて、WVSNのマルチフォーカス画像を融合するアルゴリズムを提案する。 その結果,出力画像の視覚的品質が向上し,他のDCT技術よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-focus is a technique of focusing on different aspects of a particular object or scene. Wireless Visual Sensor Networks (WVSN) use multi-focus image fusion, which combines two or more images to create a more accurate output image that describes the scene better than any individual input image. WVSN has various applications, including video surveillance, monitoring, and tracking. Therefore, a high-level analysis of these networks can benefit Biometrics. This paper introduces an algorithm that utilizes discrete cosine transform (DCT) standards to fuse multi-focus images in WVSNs. The spatial frequency (SF) of the corresponding blocks from the source images determines the fusion criterion. The blocks with higher spatial frequencies make up the DCT presentation of the fused image, and the Consistency Verification (CV) procedure is used to enhance the output image quality. The proposed fusion method was tested on multiple pairs of multi-focus images coded on JPEG standard to evaluate the fusion performance, and the results indicate that it improves the visual quality of the output image and outperforms other DCT-based techniques.
• Abstract（参考訳）: マルチフォーカス(multi-focus)は、特定のオブジェクトやシーンの異なる側面に焦点を当てるテクニックである。 Wireless Visual Sensor Networks (WVSN) は、2つ以上の画像を組み合わせて、個々の入力画像よりもより正確な出力画像を生成するマルチフォーカス画像融合を使用する。 wvsnにはビデオ監視、監視、トラッキングを含む様々なアプリケーションがある。 したがって、これらのネットワークの高レベルな分析はバイオメトリックスの恩恵を受けることができる。 本稿では、離散コサイン変換(DCT)標準を用いて、WVSNのマルチフォーカス画像を融合するアルゴリズムを提案する。 ソース画像から対応するブロックの空間周波数(SF)が融合基準を決定する。 空間周波数の高いブロックは、融合画像のdct表示を構成し、一貫性検証(cv)手順は、出力画像品質を向上させるために使用される。 提案手法はJPEG標準で符号化された複数対のマルチフォーカス画像に対して,融合性能を評価するために試験を行い,その結果から,出力画像の視覚的品質を改善し,他のDCT技術より優れていることを示す。

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