Published February 10, 2020 | Version v1
Publication Open

A novel multi-focus image fusion method for improving imaging systems by using cascade-forest model

Creators

  • 1. Sichuan University
  • 2. Bahria University
  • 3. Incheon National University
  • 4. Xidian University

Description

Abstract Image fusion technology combines information from different source images of the same target and performs extremely effective information complementation, which is widely used for the transportation field, medicine field, and surveillance field. Specifically, due to the limitation of depth of field in imaging device, images cannot focus on all objects and miss partial details. To deal with this problem, an effective multi-focus image fusion method is proposed in this paper. We interpret the production of the focus map as a two-class classification task and solve this problem by using a method based on the cascade-forest model. Firstly, we extract the specific features from overlapping patches to represent the clarity level of source images. To obtain the focus map, feature vectors are fed into the pre-trained cascade-forest model. Then, we utilize consistency check to acquire the initial decision map. Afterward, guided image filtering is used for edge-reservation to refine the decision map. Finally, the result is obtained through pixel-wise weighted average strategy. Extensive experiments demonstrate that the proposed method achieves outstanding visual performance and excellent objective indicators.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تجمع تقنية دمج الصور المجردة بين المعلومات من صور مصدر مختلفة لنفس الهدف وتؤدي تكاملًا فعالًا للغاية للمعلومات، والذي يستخدم على نطاق واسع في مجال النقل ومجال الطب ومجال المراقبة. على وجه التحديد، نظرًا لضيق عمق المجال في جهاز التصوير، لا يمكن للصور التركيز على جميع الكائنات وتفوت التفاصيل الجزئية. للتعامل مع هذه المشكلة، تم اقتراح طريقة فعالة لدمج الصور متعددة التركيز في هذه الورقة. نحن نفسر إنتاج خريطة التركيز كمهمة تصنيف من فئتين ونحل هذه المشكلة باستخدام طريقة تعتمد على نموذج السلسلة الحرجية. أولاً، نستخرج الميزات المحددة من التصحيحات المتداخلة لتمثيل مستوى وضوح الصور المصدر. للحصول على خريطة التركيز، يتم إدخال متجهات الميزات في نموذج الغابات التعاقبية المدربة مسبقًا. بعد ذلك، نستخدم التحقق من الاتساق للحصول على خريطة القرار الأولية. بعد ذلك، يتم استخدام تصفية الصور الموجهة لحفظ الحواف لتحسين خريطة القرار. أخيرًا، يتم الحصول على النتيجة من خلال استراتيجية المتوسط المرجح بالبكسل. تثبت التجارب المكثفة أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً بصريًا متميزًا ومؤشرات موضوعية ممتازة.

Translated Description (French)

La technologie de fusion d'images abstraites combine des informations provenant de différentes images sources de la même cible et effectue une complémentation d'informations extrêmement efficace, largement utilisée dans les domaines du transport, de la médecine et de la surveillance. Plus précisément, en raison de la limitation de la profondeur de champ dans le dispositif d'imagerie, les images ne peuvent pas se concentrer sur tous les objets et manquent des détails partiels. Pour traiter ce problème, une méthode efficace de fusion d'images multifocales est proposée dans cet article. Nous interprétons la production de la carte de mise au point comme une tâche de classification à deux classes et résolvons ce problème en utilisant une méthode basée sur le modèle cascade-forêt. Tout d'abord, nous extrayons les caractéristiques spécifiques des patchs qui se chevauchent pour représenter le niveau de clarté des images sources. Pour obtenir la carte de mise au point, des vecteurs de caractéristiques sont introduits dans le modèle de cascade-forêt pré-entraîné. Ensuite, nous utilisons le contrôle de cohérence pour acquérir la carte de décision initiale. Ensuite, le filtrage d'image guidé est utilisé pour la réservation de bord afin d'affiner la carte de décision. Enfin, le résultat est obtenu par une stratégie de moyenne pondérée par pixel. Des expériences approfondies démontrent que la méthode proposée atteint des performances visuelles exceptionnelles et d'excellents indicateurs objectifs.

Translated Description (Spanish)

Resumen La tecnología de fusión de imágenes combina información de diferentes imágenes de origen del mismo objetivo y realiza una complementación de información extremadamente efectiva, que se utiliza ampliamente para el campo del transporte, el campo de la medicina y el campo de la vigilancia. Específicamente, debido a la limitación de la profundidad de campo en el dispositivo de imágenes, las imágenes no pueden enfocarse en todos los objetos y se pierden detalles parciales. Para hacer frente a este problema, en este documento se propone un método eficaz de fusión de imágenes multifocales. Interpretamos la producción del mapa de enfoque como una tarea de clasificación de dos clases y resolvemos este problema utilizando un método basado en el modelo de cascada forestal. En primer lugar, extraemos las características específicas de los parches superpuestos para representar el nivel de claridad de las imágenes de origen. Para obtener el mapa de enfoque, los vectores de características se introducen en el modelo de bosque en cascada preentrenado. Luego, utilizamos la verificación de consistencia para adquirir el mapa de decisión inicial. Después, el filtrado de imágenes guiado se utiliza para la reserva de bordes para refinar el mapa de decisiones. Finalmente, el resultado se obtiene a través de una estrategia de media ponderada por píxeles. Amplios experimentos demuestran que el método propuesto logra un rendimiento visual sobresaliente y excelentes indicadores objetivos.

Files

s13640-020-0494-8.pdf

Files (6.4 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:f2aeca8b5e43c00215daf7546a696dfa
6.4 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
طريقة جديدة متعددة البؤر لدمج الصور لتحسين أنظمة التصوير باستخدام نموذج الغابات التعاقبية
Translated title (French)
Une nouvelle méthode de fusion d'images multifocales pour améliorer les systèmes d'imagerie en utilisant un modèle cascade-forêt
Translated title (Spanish)
Un novedoso método de fusión de imágenes multifocales para mejorar los sistemas de imágenes mediante el uso del modelo de cascada forestal

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3013694351
DOI
10.1186/s13640-020-0494-8

Is supplement to
https://openalex.org/W3007420330 (Other)
https://openalex.org/W2581756885 (Other)
https://openalex.org/W2534909612 (Other)
https://openalex.org/W2382607599 (Other)
https://openalex.org/W2361694776 (Other)
https://openalex.org/W2090093270 (Other)
https://openalex.org/W2077145522 (Other)
https://openalex.org/W2016461833 (Other)
https://openalex.org/W2004643608 (Other)
https://openalex.org/W1511650216 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1992809829
  • https://openalex.org/W2000267303
  • https://openalex.org/W2002273839
  • https://openalex.org/W2010307644
  • https://openalex.org/W2018946093
  • https://openalex.org/W2025133197
  • https://openalex.org/W2026651590
  • https://openalex.org/W2034995331
  • https://openalex.org/W2061658725
  • https://openalex.org/W2064562647
  • https://openalex.org/W2081195086
  • https://openalex.org/W2084740600
  • https://openalex.org/W2091484864
  • https://openalex.org/W2093605161
  • https://openalex.org/W2131168375
  • https://openalex.org/W2143696753
  • https://openalex.org/W2146353910
  • https://openalex.org/W2158598326
  • https://openalex.org/W2164159666
  • https://openalex.org/W2168783614
  • https://openalex.org/W2170163526
  • https://openalex.org/W2171752891
  • https://openalex.org/W2559870345
  • https://openalex.org/W2592340788
  • https://openalex.org/W2790212360
  • https://openalex.org/W2794731943
  • https://openalex.org/W2907815710
  • https://openalex.org/W3102476541
  • https://openalex.org/W4231697575