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Region-based image fusion method using bidimensional empirical mode decomposition

机译:基于二维经验模态分解的基于区域的图像融合方法

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摘要

We propose a novel multiscale decomposition (MSD) im-nage fusion algorithm, which is region-based image fusion using bi-ndimensional empirical mode decomposition (BEMD). BEMD is a 2-Dndata-driven decomposition derived from the empirical mode decom-nposition (EMD), which does not require predetermined filter or wave-nlet function. The input images are decomposed into a number ofnintrinsic mode functions (IMFs) as well as a residual image. Thenfusion is performed region by region based on the segmentations ofnthe input images to produce composite BEMD representation, andnthen the inverse BEMD transform is applied to obtain the fused im-nage. Experiments show that the proposed image fusion algorithmnprovides superior performance over traditional fusion schemes innterms of both objective metrics and visual quality.
机译:我们提出了一种新颖的多尺度分解(MSD)图像融合算法,它是使用二维经验模式分解(BEMD)的基于区域的图像融合。 BEMD是从经验模式分解(EMD)派生的2-Dndata驱动的分解,不需要预定的滤波器或小波函数。输入图像被分解为多个非本征模式函数(IMF)以及残差图像。然后根据输入图像的分割区域进行融合,以产生合成的BEMD表示,然后应用BEMD逆变换获得融合图像。实验表明,所提出的图像融合算法在客观指标和视觉质量上均优于传统融合方案。

著录项

  • 来源
    《Journal of Electronic Imaging》 |2009年第1期|p.1-10|共10页
  • 作者

    Youzhi Zheng and Zheng Qin;

  • 作者单位

    Youzhi ZhengTsinghua UniversityDepartment of Computer Science and TechnologyBeijing, China 100084E-mail: zhengyz04@mails.tsinghua.edu.cnZheng QinTsinghua UniversitySchool of SoftwareBeijing, China 100084;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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