An efficient image fusion method based on dual tree complex wavelet transform
محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,117
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP08_207
تاریخ نمایه سازی: 9 بهمن 1392
چکیده مقاله:
Image fusion is a process which combinesinformation from two or more images of the same scene into asingle image preserving important features from each. Theobjective of image fusion is to combine complementaryinformation from multiple images into a single resultant imagewhich is more informative, comprehensive, reliable and precisecompared to each source images. Fusion is an effective tool withinvarious fields such as remote sensing, robotics and medicalapplications. In the proposed method the source images were firstdecomposed using the shift invariant and directionally selectivedual tree complex wavelet transform (DT-CWT) and then fusionrules namely, max and local energy were applied to combine lowand high frequency coefficients respectively. The final fused imagewas obtained by applying inverse DT-CWT to the fused low andhigh frequency components. The obtained fused images wereanalyzed qualitatively as well as with various quantitative metricsnamely mutual information (MI), structural similarity index(SSIM), entropy, standard deviation (STD) and average gradient(AVG) where both analysis show that the proposed scheme canprovide more information and better results compared to theother methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Negar Chabi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, IRAN
Mehran Yazd
Department of medical radiation, Shahid Beheshti University,Tehran,IRAN
Mohammad Entezarmahdi
Department of medical radiation, Shahid Beheshti University Department of nuclear medicine, Shiraz University of Medical Science,Shiraz
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :