标题 |
![]() TDFusion:当张量分解与医学图像融合在非二次采样剪切变换域中相遇时
相关领域
剪切波
图像融合
保险丝(电气)
图像(数学)
张量(固有定义)
频域
分解
人工智能
计算机科学
反向
融合
梯度下降
透视图(图形)
模式识别(心理学)
补语(音乐)
计算机视觉
算法
数学
物理
化学
人工神经网络
纯数学
几何学
量子力学
互补
有机化学
哲学
表型
语言学
基因
生物化学
|
网址 |
求助人暂未提供
|
DOI |
暂未提供,该求助的时间将会延长,查看原因?
|
其它 | In this paper, a unified optimization model for medical image fusion based on tensor decomposition and the non-subsampled shearlet transform (NSST) is proposed. The model is based on the NSST method and the tensor decomposition method to fuse the high-frequency (HF) and low-frequency (LF) parts of two source images to obtain a mixed-frequency fused image. In general, we integrate low-frequency and high-frequency information from the perspective of tensor decomposition (TD) fusion. Due to the structural differences between the high-frequency and low-frequency representations, potential information loss may occur in the fused images. To address this issue, we introduce a joint static and dynamic guidance (JSDG) technique to complement the HF/LF information. |
求助人 | |
下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|