論文の概要: Generation and Recombination for Multifocus Image Fusion with Free Number of Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04657v1
• Date: Sat, 9 Sep 2023 01:47:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 17:18:13.425974
• Title: Generation and Recombination for Multifocus Image Fusion with Free Number of Inputs
• Title（参考訳）: 入力数自由な多焦点画像融合のための生成と再結合
• Authors: Huafeng Li, Dan Wang, Yuxin Huang, Yafei Zhang and Zhengtao Yu
• Abstract要約: マルチフォーカス画像融合は光学レンズの限界を克服する有効な方法である。 従来の手法では、2つのソース画像の焦点領域は相補的であり、複数の画像の同時融合が不可能である。 GRFusionでは、各ソースイメージのフォーカス特性検出を独立して実装でき、複数のソースイメージを同時に統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.32596568119519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multifocus image fusion is an effective way to overcome the limitation of optical lenses. Many existing methods obtain fused results by generating decision maps. However, such methods often assume that the focused areas of the two source images are complementary, making it impossible to achieve simultaneous fusion of multiple images. Additionally, the existing methods ignore the impact of hard pixels on fusion performance, limiting the visual quality improvement of fusion image. To address these issues, a combining generation and recombination model, termed as GRFusion, is proposed. In GRFusion, focus property detection of each source image can be implemented independently, enabling simultaneous fusion of multiple source images and avoiding information loss caused by alternating fusion. This makes GRFusion free from the number of inputs. To distinguish the hard pixels from the source images, we achieve the determination of hard pixels by considering the inconsistency among the detection results of focus areas in source images. Furthermore, a multi-directional gradient embedding method for generating full focus images is proposed. Subsequently, a hard-pixel-guided recombination mechanism for constructing fused result is devised, effectively integrating the complementary advantages of feature reconstruction-based method and focused pixel recombination-based method. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness and the superiority of the proposed method.The source code will be released on https://github.com/xxx/xxx.
• Abstract（参考訳）: マルチフォーカス画像融合は光学レンズの限界を克服する有効な方法である。 既存の多くの手法は、決定マップを生成することで融合結果を得る。 しかし、2つのソース画像の焦点領域は相補的であり、複数の画像の同時融合が不可能であると考えることが多い。 さらに, 既存の手法では, ハードピクセルが核融合性能に与える影響を無視し, 核融合画像の画質改善を制限している。 これらの問題に対処するため,GRFusionと呼ばれる合成・組換えモデルを提案する。 grfusionでは、各ソースイメージのフォーカス特性検出を独立に実装することができ、複数のソースイメージの同時融合を可能にし、交互融合による情報損失を回避することができる。 これによりGRFusionは入力数から解放される。 ソース画像とハード画素を区別するために,ソース画像中のフォーカス領域の検出結果の一貫性を考慮し,ハード画素の判定を行う。 さらに,フルフォーカス画像を生成するための多方向勾配埋め込み法を提案する。 その後、融合結果を構築するためのハードピクセル誘導組換え機構を考案し、特徴再構成法と集中画素組換え法の相補的利点を効果的に統合する。 大規模な実験結果は提案手法の有効性と優位性を示し,ソースコードはhttps://github.com/xxx/xxx.comで公開される。

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