Imgfusion. Bildfusionsbibliothek für Ihre Verwendung
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Imgfusion. Ranking & Zusammenfassung

Imgfusion. Stichworte

Kombinieren C ++ - Bibliothek. Verschmelzung Bild kombinieren Kombination

Imgfusion. Beschreibung

Imgfusion wurde als Multi-Platform-Bibliothek entwickelt, die zur Bildfusion verwendet werden kann. Die Anwendung ist in C ++ geschrieben. Bildfusion ist ein Prozess der Kombination mehrerer Bilder in ein einzelnes Bild, das so viele Informationen aus den Quellbildern wie möglich enthält. Bildfusion hat viele Anwendungen in Bereichen wie Medizin, GIs, Sicherheit oder Fotografie. Hier ist eine kurze Liste, wie Bildfusion verwendet werden kann: · Ausweitung der Tiefe des Fokus - mehrere Bilder mit demselben Inhalt, aber variierende Qualität (zum Beispiel Fotos) können zusammengefügt werden, um ein perfektes Ergebnis zu erhalten. Typisch in der Mikroskopie, in der es schwierig ist, sich auf das gesamte Volumen der beobachteten Probe zu konzentrieren. · Erhöhung der räumlichen Auflösung der vorhandenen Karte durch Kombinieren einer Farbkarte mit niedriger Auflösung mit hochauflösender Graustufen-Detailkarte. · Visualisierung von CT-, MRI- oder PET-Daten, Bildgeführte Operation, Bildgeführte Strahlentherapie. · Zusätzliches Schärfen von unscharfen Fotografien, die sowohl mit als auch ohne Flash aufgenommen haben, um perfekte scharfe Fotografie mit natürlichen Farben zu erstellen. Die Bibliothek bietet verschiedene Methoden zur Bildfusion, die einen guten Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Qualität des Ergebnisses bieten. Derzeit versucht der Fusionalgorithmus, das maximale Detail im Bild durch Maximierung der Frequenzinhalte (scharfe Kanten) zu erhalten, aber neue Fusionsregeln können definiert werden, um das Fusionsverhalten oder die Qualität des Ergebnisses zu ändern. Der Betonung wurde auf die Recheneffizienz und die minimalen Speicheranforderungen der Bildverarbeitungsalgorithmen angelegt. Alle Transformationen werden an einem Ort vorgenommen und erfordern nur ein wenig zusätzliches Speicher. Diese Tatsache ist entscheidend für die Verarbeitung von großen Bildern, da die Transformationskoeffizienten durch einzelne Präzisionsschwimmpunktwerte dargestellt werden (die typischerweise 4 Bytes einnehmen) und daher ein einzelnes Bild von Abmessungen von 4000 x 4000 Pixeln, beispielsweise 64 MB. Aus diesem Grund haben wir das System auf eine Weise entworfen, die das Verarbeiten jedes Bildes separat ermöglicht. Der Hauptvorteil eines solchen Ansatzes besteht darin, dass der Speicherverbrauch nicht von der Anzahl der zu verschmolzenen Bilder abhängt, sondern nur proportional zur Bildgröße ist. Haupteigenschaften: Laplacean-Betreiberbasis Fusion. Schnelle Methode, die gut aussehende Ergebnisse erzielt. Real geschätzter Wavelet-Umwandlungsfusion. Besser bei der Erhaltung des Kontrasts als die Laplacean-Methode, stellt hässliche Artefakte auf scharfe Kanten ein. komplexer Wertschöpfungs-Dual-Baum-Wavelet-Transformation Fusion. Slow-Methode, die am besten aussehende Ergebnisse erzielt. Farbbilder. Inzwischen werden Farbbilder in Graustufen umgewandelt. Die Wiederherstellung von Farbinformationen als Postprozessing wird in Kürze hinzugefügt. Image-Registrierung. noch nicht implementiert.

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