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Multi-focus Image Fusion Based on Sparse Features

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.2 (2014.04)바로가기
  • 페이지
    pp.399-410
  • 저자
    Yongxin Zhang, Li Chen, Zhihua Zhao, Jian Jia
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A231025

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원문정보

초록

영어
In order to effectively extract the focused regions from the source images and inhibit the blocking artifacts of the fused image, a novel adaptive block-based image fusion scheme based on sparse features is proposed. The source images are decomposed into principal and sparse matrices by a newly developed robust principal component analysis (RPCA) decomposition. The problem of multi-focus image fusion is transformed into a problem of choosing the sparse features of the sparse matrices to form a feature space. An optimal subdivision of blocks of the sparse matrices is obtained by using a quad tree structure to inhibit the blocking artifacts. The focused regions of the source images are detected by the local sparse feature of the blocks and integrated to construct the resulting fused image. Experimental results show that the proposed scheme can significantly inhibit the blocking artifacts and improve the fusion quality compared to the other existing fusion methods in terms of some objective evaluation indexes, such as structural similarity, mutual information and the edge information transferred from the source images to the fused image.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
  2.1. Robust Principal Component Analysis
  2.2. Quad Tree Decomposition
 3. Proposed Method
 4. Experimental Results
  4.1. Qualitative Analysis
  4.2. Quantitative Analysis
 5. Conclusion and Future work
 Acknowledgements
 References

키워드

image fusion block-based fusion robust principal component analysis quad tree structure

저자

  • Yongxin Zhang [ School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China, Luoyang Normal University, Luoyang, 471022, China ]
  • Li Chen [ School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China ]
  • Zhihua Zhao [ School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China ]
  • Jian Jia [ Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an, 710127, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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