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논문 기본정보
Hierarchical Optimization for Multi-Fundus Image Fusion
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 中國生物醫學工程學報 = Chinese journal of biomedical engineering |
| ISSN | 0258-8021, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | WEI, Li-fang,YU, Lun |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 안저 영상(fundus image)이 정합(registration) 이후 직접 중첩되어 생성하는 이음매 및 여러 장의 영상을 융합한 후 세부 정보를 손실하지 않는 것에 초점을 맞추어 계층적(hierarchical) 최적화를 기반으로 한 다중 대역(multi-band) 안저 영상 융합(image fusion) 방법을 제기하였다. 해당 방법은 다중 임계값(multi-threshold) 분할을 통하여 마스크 영상(mask image)을 얻고 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하여 각 계층의 마스크 영상을 얻었다. 유클리드 거리 값 및 라플라시안(Laplacian) 에너지 합계에 근거하여 각 층 마스크 영상의 개선 가중 계수(weighted coefficient)를 설계하였다. 정보 엔트로피(information entropy), 공간 주파수와 해상도에 기반을 둔 영상 융합 연합 객관적 평가 방법을 구축하여 분석을 진행하였다. 마지막으로 정합 오차 및 중첩률(overlap rate)을 이용하여 영상 서열에 대해 그룹화 융합을 진행한 후 다음 층으로 진입하고 기수 장의 영상 서열에서는 조합을 이루지 못한 영상은 직접 다음 층에 넣는다. 그룹화 규칙에 근거하여 재차 조합을 이루어 최적화 융합을 진행하고 계층식 안저 영상 최적화 융합을 구현하였다. 푸젠성 부속 제1병원의 안과 및 안저 카메라 실험 시스템에서 얻은 75개 조합의 영상 서열을 통해 4,898쌍의 영상 조합(2,952쌍의 정상 안저 영상, 1,946쌍의 병변 안저 영상)을 적용하여 테스트 및 검증을 진행하였다. 그 결과, 제기한 방법은 이음매를 효과적으로 제거하고 중첩 구역에서 융합 영상의 RMSE 값은 약 (0.1±0.05) 화소(pixel)이었다. 제기한 융합 방법은 객관적 평가와 주관적 시각 효과 사이에서 비교적 좋은 평형(balance)을 얻었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART72489307 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | fundus image,image fusion,mask image,weighted coefficient,hierarchical fusion,안저 영상,영상 융합,마스크 영상,가중 계수,계층적 융합 |