Uppgiften att förbättra synen på en scen genom att kombinera information som fångas av olika sensorer brukar kallas bildfusion. Pyramidnedbrytningen och Dual-Tree Wavelet Transform har noggrant tillämpats i bildfusion som analys- och syntesverktyg. Med hjälp av ett antal pixelbaserade och regionbaserade fusionsregler kan man kombinera de viktiga egenskaperna hos inmatningsbilder i transformdomänen för att komponera en förbättrad bild. I detta dokument testar författarna effektiviteten hos en transform konstruerad med hjälp av Independent Component Analysis (ICA) och Topographic Independent Component Analysis baser i bildfusion. Baserna erhålls genom offline träning med bilder av liknande sammanhang som den observerade scenen. Bilderna sammansmältes i transformdomänen med hjälp av nya pixelbaserade eller regionbaserade regler. De föreslagna systemen uppvisar förbättrade resultat jämfört med traditionella wavelet-strategier med något ökad beräkningskomplexitet.
I en metod som är jämförbar med denna infördes en funktionsbaserad bildfusion med hjälp av oberoende komponentanalys (ICA) och topografiska oberoende komponentanalysbaser (REF).
Pixel-based and region-based image fusion schemes using ICA bases
{'venue': 'Inf. Fusion', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}