Resumen

Proponemos un algoritmo novedoso para la fusión de secuencias de imágenes y el filtrado de ruido simultáneamente en el dominio de la transformada de shearlet en 3D. En general, la mayoría de los métodos de fusión de imágenes existentes solo consideran la combinación de la información importante de las imágenes fuente y no tratan los artefactos. Si las imágenes fuente contienen ruidos, los ruidos también pueden ser transferidos a la imagen fusionada junto con los píxeles útiles. En el dominio de la transformada de shearlet en 3D, proponemos que el filtro recursivo se aplique primero a las subbandas de alta frecuencia para obtener los coeficientes de alta frecuencia filtrados. Luego, las subbandas de alta frecuencia se combinan para aplicar la regla de fusión que selecciona el máximo basado en una red neural pulsada acoplada en 3D (PCNN), y la subbanda de baja frecuencia se fusiona utilizando la regla de fusión de la suma ponderada. Los resultados experimentales demuestran que el algorit

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Algoritmo; Fusión de secuencias de imágenes; Reducción de ruido; Dominio de transformación de shearlet 3D; Artefactos; Métodos de fusión de imágenes
• Keywords:Algorithm; Image sequence fusion; Denoising; 3d shearlet transform domain; Artifacts; Image fusion methods