ウェーブレット アナライザー アプリを使用したイメージ フュージョン

ウェーブレットを使用したイメージ フュージョンの基本原理は、フュージョン手法を Approximation 係数と Detail 係数に適用し、元の 2 つのイメージのウェーブレット分解構造をマージすることです。詳細については、参考文献の [MisMOP03] と [Zee98] を参照してください。

その 2 つのイメージは同じサイズでなければならず、共通のカラーマップをもつインデックス付きイメージに関連付けられている必要があります (イメージのリサイズについては、wextend を参照)。

2 つの例を見ていきます。1 つ目の例では、2 つの異なるイメージをマージして 1 つの新しいイメージを生成します。2 つ目の例では、あるイメージの 2 つの不鮮明なバージョンから元のイメージを復元します。

1. ウェーブレット アナライザー アプリを起動します。

   MATLAB^® プロンプトから、waveletAnalyzer と入力して "ウェーブレット アナライザー" を表示し、[Image Fusion] メニュー項目をクリックして、"Image Fusion" ツールを表示します。

2. 元のイメージとして、能面と胸像のイメージを読み込みます。

   load mask; X1 = X;
   load bust; X2 = X;
   

   "イメージ フュージョン" ツールで、[ファイル] 、 [イメージ 1 の読み込みまたはインポート] 、 [ワークスペースからインポート] を選択します。[ワークスペースからインポート] ダイアログ ボックスが表示されたら、能面のイメージを読み込む変数 X1 を選択します。

   胸像のイメージを読み込む変数 X2 を選択して、同じ手順を行います。

3. ウェーブレット分解を実行します。

   右上にある [ウェーブレット] および [レベル] メニューを使用して、ウェーブレット ファミリ、ウェーブレット タイプ、解析に使用するレベルの数を指定します。

   この解析では、レベル 5 の db2 ウェーブレットを選択します。

   [分解] ボタンをクリックします。

   演算のため一時停止した後、2 つの解析が表示されます。

4. 分解構造から 2 つのイメージをマージします。

   [フュージョン法の選択] フレームから、[Approx.] および [Detail] の両方について、[平均値] の項目を選択します。次に、[適用] ボタンをクリックします。

   合成されたイメージとその分解構造 (2 つの分解構造のフュージョンと等しい) が表示されます。フュージョンによって生成された新しいイメージは、2 つの元のイメージの特性を明らかに示しています。

   それでは、イメージ フュージョンを使用した復元について説明する別の例を行いましょう。

5. イメージ フュージョンを使用したイメージの復元

   [ファイル] メニューから MAT ファイル cathe_1.mat を選択してイメージ 1 を、MAT ファイル cathe_2.mat を選択してイメージ 2 を読み込みます。

6. [ウェーブレット] メニューと [レベル] メニューを使用して、レベル 5 の sym4 を選択します。[分解] ボタンをクリックします。

7. [フュージョン法の選択] フレームから、[Approx.] および [Detail] の両方について、[最大値] の項目を選択します。次に、[適用] ボタンをクリックします。

   合成後のイメージは、共通した基底となっている元のイメージが復元された、良品質なバージョンです。