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World File Search System图像融合
脑磁共振图像各种图像融合技术的比较分析 Anish Vijan a、Parth Dubey a、Shruti Jain a *
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中，数据从不同的图片组合在一起，使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用，它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中，会融合不同的模态，例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征，具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中，将同一患者的脑 MR 图像的不同切片：T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起，以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验，使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合，在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 在证据框架中进行多传感器图像融合和分类，...通过使用混合分布算法，即ICE 算法来完成。
船舶驾驶台决策过程中的多传感器数据融合
数据融合涉及的领域非常广泛，很难给出一个准确的定义。人们提出了几种数据融合的定义。Pohl 和 Van Genderen（Wald，1999）将图像融合定义为“图像融合是使用某种算法将两幅或多幅不同的图像组合成一幅新图像”，但这仅限于图像。Hall 和 Llinas（Wald，1999）的定义是“数据融合技术将来自多个传感器的数据和来自相关数据库的相关信息结合起来，以实现仅使用单个传感器即可实现的更高准确度和更具体的推断”。这个定义侧重于信息质量和融合方法。根据这些定义，可以推断数据融合的目的应该是获得信息，希望至少可以改善图像的可视化和解释。
![arxiv：2403.09323v4 [CS.CV] 2025年1月27日](/simg/6\6a250faa3bde1df835a0c39d353ff212cb76001e.webp)
arxiv：2403.09323v4 [CS.CV] 2025年1月27日
多模式图像融合和对象检测对于自动驾驶至关重要。虽然当前的方法已提出纹理细节和语义信息的融合，但它们的复杂培训过程阻碍了更广泛的应用程序。提出了这一挑战，我们介绍了E2E-MFD，这是一种用于多模式融合检测的新型端到端算法。E2E-MFD简化了该过程，通过单个训练阶段实现了高性能。它在组件之间采用同步关节的选择，以避免与各个任务相关的次优溶液。此外，它在梯度矩阵中实现了共享参数的综合优化策略，从而确保收敛到最佳融合检测配置。我们在多个公共数据集上进行了广泛的测试揭示了E2E-MFD的出色功能，不仅展示了视觉上吸引人的图像融合，还展示了令人印象深刻的检测结果，例如3.9％和2.0％的MAP 50在水平对象检测数据集M3FD上增加了M3FD的增加和方向的对象检测数据集DataDaset Dataset Datectal Dronevehicle，相比之下。
用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 在证据框架中进行多传感器图像融合和分类，...通过使用混合分布算法，即ICE 算法来完成。
Bastid Baskets G.，PMV，Vintermilla和Angel D. Sappa。 ...
Gisel Bastidas G.，P。M. V.，Boris Vintimilla和Angel D. Sappa。（2025）。应用程序引导的图像融合：改善高级视力任务结果的途径。第20届计算机视觉理论和应用国际会议VISAPP 2025，。
用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 在证据框架中进行多传感器图像融合和分类，...通过使用混合分布算法，即ICE 算法来完成。
shanlax 国际艺术、科学与人文杂志
基于属性、空间和局部的方法。在基于直方图的方法中，峰值、谷值和曲线被纳入图像分析。在聚类方法中，灰度级样本按前景和背景聚类。在熵方法中，它导致前景和背景的无序性，并且通过原始图像和二值化图像之间的区域来测量交叉熵。灰度级之间的相似性通过对象属性方法测量。以下部分揭示了一些用于图像融合应用的阈值技术。
MTS-B 多光谱瞄准系统
成长路径 MTS 系统专为多种成长选项而设计，例如多波长传感器、电视摄像机（近红外和彩色）、照明器、护眼测距仪、点跟踪器和其他航空电子设备。先进的电子和光学设计通过附加电路为图像融合和其他性能增强提供了清晰的成长路径。凭借这些技术成长路径，MTS 系统将继续成为世界上最先进的 EO/IR 多用途系统。MTS-B 已从成功的 AN/AAS-52 系列传感器中特别改编为高空应用。
装甲旅的一种新的组合武器方法...
“签名之战”，“启动的兴奋”这一分析基于两个称为“签名之战”和“火灾的升级”的概念。海军陆战队的操作概念：远征军在21世纪的运作方式指出，战争的未来将取决于“签名之战”：“明天的战斗将涉及“要被发现的目标是杀死”的条件。对手将常规地将传感器，间谍，无人机系统（UAS）和太空图像融合在一起，形成能够定位，跟踪，目标和攻击对立的力量的复杂的“智能，监视，侦察（ISR）罢工系统”。在复杂的地形中，对手将通过眼睛和耳朵收集目标信息，并通过社交媒体传播。无论检测方式如何，非托管的签名将越来越成为关键的脆弱性。” 2