ABSTRACT En beslutskarta innehåller fullständig och tydlig information om den bild som ska sammansmältas, och att upptäcka beslutskartan är avgörande för olika bildfusionsproblem, särskilt multifokuserad bildfusion. I ett försök att få en godkänd bildfusionseffekt är det dock nödvändigt och alltid svårt att få en beslutskarta. I detta dokument tar vi itu med detta problem med en ny bildsegmenteringsbaserad multifokuserad bildfusionsalgoritm, där uppgiften att upptäcka beslutskartan behandlas som bildsegmentering mellan de fokuserade och defokuserade regionerna i källbilderna. Den föreslagna metoden uppnår segmentering genom en multi-scale convolutional neural network, som utför en multi-scale analys på varje ingångsbild för att härleda respektive funktion kartor på de regionala gränserna mellan de fokuserade och defokuserade regionerna. Funktionskartorna är sedan sammansmälta för att producera en sammanslagen funktionskarta. Därefter efterbehandlas den sammanslagna kartan med hjälp av inledande segmentering, morfologisk drift och vattendelare för att erhålla segmenteringskartan/beslutskartan. Vi illustrerar att beslutskartan från det flerskaliga konvolutionella neurala nätverket är pålitlig och att det kan leda till högkvalitativa fusionsresultat. Experimentella resultat bekräftar tydligt att den föreslagna algoritmen kan uppnå optimal fusionsprestanda mot bakgrund av både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar. INDEX TERMS Konvolutionella neurala nätverk, multi-fokus bild, beslut karta, bild fusion.
Du och Gao REF uppgav att ett beslutsdiagram innehåller fullständig och tydlig information om den bild som ska sammansmältas och föreslog en ny multifokuserad fusionsalgoritm baserad på bildsegmentering.
Image Segmentation-Based Multi-Focus Image Fusion Through Multi-Scale Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}