論文の概要: Visible and NIR Image Fusion Algorithm Based on Information Complementarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10522v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 11:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 14:52:35.676401
• Title: Visible and NIR Image Fusion Algorithm Based on Information Complementarity
• Title（参考訳）: 情報相補性に基づく可視・近赤外画像融合アルゴリズム
• Authors: Zhuo Li, Bo Li
• Abstract要約: 現在、可視およびNIR融合アルゴリズムは、情報の相補性を欠いているだけでなく、スペクトル特性を活用できない。 本稿では物理信号のレベルから相補的な融合モデルを設計する。 提案アルゴリズムは、スペクトル特性と情報相補性を十分に活用できるだけでなく、自然性を保ちながら色が不自然なことを避けることもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.681833882330508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visible and near-infrared(NIR) band sensors provide images that capture complementary spectral radiations from a scene. And the fusion of the visible and NIR image aims at utilizing their spectrum properties to enhance image quality. However, currently visible and NIR fusion algorithms cannot well take advantage of spectrum properties, as well as lack information complementarity, which results in color distortion and artifacts. Therefore, this paper designs a complementary fusion model from the level of physical signals. First, in order to distinguish between noise and useful information, we use two layers of the weight-guided filter and guided filter to obtain texture and edge layers, respectively. Second, to generate the initial visible-NIR complementarity weight map, the difference maps of visible and NIR are filtered by the extend-DoG filter. After that, the significant region of NIR night-time compensation guides the initial complementarity weight map by the arctanI function. Finally, the fusion images can be generated by the complementarity weight maps of visible and NIR images, respectively. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can not only well take advantage of the spectrum properties and the information complementarity, but also avoid color unnatural while maintaining naturalness, which outperforms the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 可視および近赤外線(NIR)バンドセンサーは、シーンから補完的な分光放射を捉える画像を提供する。 可視画像とNIR画像の融合は、そのスペクトル特性を利用して画質を向上させることを目的としている。 しかし、現在の可視・近赤外融合アルゴリズムはスペクトル特性をうまく活用することができず、情報の相補性が欠如しており、色歪みやアーティファクトが生じる。 そこで本稿では,物理信号のレベルから相補的な融合モデルを設計する。 まず、ノイズと有用な情報を区別するために、重み付きフィルタとガイド付きフィルタの2つの層を用いて、テクスチャ層とエッジ層をそれぞれ取得する。 次に、初期可視NIR相補性重みマップを生成するために、拡張DoGフィルタにより可視とNIRの差分マップをフィルタリングする。 その後、NIR夜間補償の重要な領域は、arctanI関数による初期相補性重みマップを導出する。 最後に、可視画像とNIR画像の相補性重みマップにより融合画像を生成することができる。 実験結果から,提案アルゴリズムはスペクトル特性と情報相補性を十分に活用できるだけでなく,自然性を維持しながら色の不自然さを回避できることが示された。

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