カンターレット変換とパルス結合ニューラルネットワークを用いた可視光画像と赤外線画像の合成法の提案

摘要

可視光画像と赤外線画像の合成は，それぞれの画像が持った特徴から非常に重要な情報を得ることができる．現在まで，様々な画像合成法が提案されている．特に，パルス結合ニューラルネットワークは画像のエッジに対して強く反応することから，その有用性が指摘されている．本研究では，非サブサンプルドカンターレット変換を用いて2種類の画像を係数に分解し，各係数ごとに合成を行う．分解された画像係数は，ラプラシアンフィルタと平均化フィルタの二種類のフィルタにかけららた後，パルス結合ニューラルネットワークによって合成される．提案する画像合成法を用いることによって，パルス結合ニューラルネットワークのみで画像合成を行った場合より優れた画像が得られることを示す．