Den snabba utvecklingen av digital bildbehandling leder till tillväxt av funktionsextraktion av bilder vilket leder till utveckling av bildfusion. Bildfusion definieras som processen att kombinera två eller flera olika bilder till en ny enda bild som behåller viktiga funktioner från varje bild med utökat informationsinnehåll. Det finns två metoder för bildfusion, nämligen rumslig fusion och omvandlingsfusion. I rumslig fusion är pixelvärdena från källbilderna direkt summerade och tagna i genomsnitt för att bilda pixel på den sammansatta bilden på den platsen. Transformera fusion använder transform för att representera källbilder i flera skala. Den vanligaste allmänt använda transform för bildfusion på flera skala är Wavelet Transform eftersom det minimerar strukturella förvrängningar. Men, wavelet transform lider av brist på skift invariance & dålig riktning och dessa nackdelar övervinns av Stationary Wavelet Transform och Dual Tree Wavelet Transform. Den konventionella konvolutionsbaserade implementeringen av den diskreta vågettransformen har höga krav på beräkning och minne. Lifting Wavelets har utvecklats för att övervinna dessa nackdelar. Multi-Wavelet Transformation av bildsignaler producerar en icke-redundant bildrepresentation, som ger bättre rumslig och spektral lokalisering av bildformation än diskret wavelettransform. Och det finns tre nivåer av bildfusion nämligen Pixel nivå, Area nivå och region nivå. Detta papper utvärderar prestandan av alla nivåer av multifokuserad bildfusion av att använda Discrete Wavelet Transform, Stationär Wavelet Transform, Lifting Wavelet Transform, Multi Wavelet Transform, Dual Tree Discrete Wavelet Transform och Dual Tree Complex Wavelet transform i termer av olika prestandamått.
Kannan m.fl. REF utvärderade prestandan för alla nivåer av multifokuserad bildfusion med hjälp av Discrete Wavelet Transform, Stationär Wavelet Transform, Lifting Wavelet Transform, Multi Wavelet Transform, Dual Tree Discrete Wavelet Transform och Dual Tree Complex Wavelet transform i termer av olika prestandamått.
Performance Comparison of various levels of Fusion of Multi-focused Images using Wavelet Transform
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}