Bücher von D. V. Lalitha Parameswari

O processo de fusão de imagens é definido como a recolha de todas as informações importantes de várias imagens e a sua inclusão num menor número de imagens, resultando normalmente numa única imagem. A imagiologia médica desempenha um papel crucial no diagnóstico de doenças e tem aplicações significativas na deteção remota para a manipulação de dados de imagens multissensoriais para obter informações úteis. A GFT (Global Fusion Transform) tem sido fundamental para a obtenção de resultados mais adequados para a interpretação humana e automática. Para responder aos desafios da deteção remota, é proposta uma abordagem de fusão de imagens para aumentar a visibilidade da imagem, melhorar a resolução espacial e melhorar a informação espetral das imagens originais. Foi desenvolvida uma versão totalmente invariante à mudança da transformada de contourlet, conhecida como GFT. Esta transformada demonstrou a sua eficiência em parâmetros de desempenho quantitativos, como o erro quadrático médio, a relação sinal/ruído de pico e os coeficientes de correlação. A GFT superou outras técnicas de decomposição devido à sua invariância ao deslocamento e à sua capacidade de extrair características de forma mais eficaz, facilitada pela sua estrutura complexa.

Le processus de fusion d'images est défini comme la collecte de toutes les informations importantes de plusieurs images et leur inclusion dans un nombre réduit d'images, ce qui permet généralement d'obtenir une seule image. L'imagerie médicale joue un rôle crucial dans le diagnostic des maladies et a des applications significatives en télédétection pour la manipulation de données d'images multisensorielles afin d'obtenir des informations utiles. La transformation de fusion globale (GFT) a permis d'obtenir des résultats mieux adaptés à l'interprétation humaine et automatique. Afin de relever les défis de la télédétection, une approche de fusion d'images est proposée pour améliorer la visibilité de l'image, la résolution spatiale et les informations spectrales des images originales. Une version de la transformée de contourlet totalement invariante par rapport au décalage, connue sous le nom de GFT, a été développée. Cette transformée a démontré son efficacité dans les paramètres de performance quantitatifs tels que l'erreur quadratique moyenne, le rapport signal-bruit maximal et les coefficients de corrélation. La transformée de contourlet a surpassé d'autres techniques de décomposition en raison de son invariance de décalage et de sa capacité à extraire des caractéristiques de manière plus efficace, grâce à sa structure complexe.

Il processo di fusione di immagini è definito come la raccolta di tutte le informazioni importanti da più immagini e la loro inclusione in un numero inferiore di immagini, che in genere risulta in un'unica immagine. L'imaging medico svolge un ruolo cruciale nella diagnosi delle malattie e ha applicazioni significative nel telerilevamento per la manipolazione di dati di immagini multisensoriali per ottenere informazioni utili. La GFT (Global Fusion Transform) è stata determinante per ottenere risultati più adatti all'interpretazione umana e meccanica. Per affrontare le sfide del telerilevamento, viene proposto un approccio di fusione di immagini per aumentare la visibilità dell'immagine, migliorare la risoluzione spaziale e aumentare le informazioni spettrali delle immagini originali. È stata sviluppata una versione completamente shift-invariant della trasformata di contourlet, nota come GFT. Questa trasformata ha dimostrato la sua efficienza in parametri di prestazione quantitativi come l'errore quadratico medio, il rapporto segnale/rumore di picco e i coefficienti di correlazione. La GFT ha superato altre tecniche di decomposizione grazie alla sua invarianza allo spostamento e alla sua capacità di estrarre le caratteristiche in modo più efficace, facilitata dalla sua struttura complessa.

El proceso de fusión de imágenes se define como la recopilación de toda la información importante de múltiples imágenes y su inclusión en menos imágenes, lo que suele dar como resultado una imagen única. La imagen médica desempeña un papel crucial en el diagnóstico de enfermedades y tiene importantes aplicaciones en teledetección para manipular datos de imágenes multisensoriales con el fin de obtener información útil. La Transformada de Fusión Global (GFT) ha sido decisiva para obtener resultados más adecuados para la interpretación humana y mecánica. Con el fin de abordar los retos de la teledetección, se propone un enfoque de fusión de imágenes para aumentar la visibilidad de la imagen, mejorar la resolución espacial y potenciar la información espectral de las imágenes originales. Se ha desarrollado una versión totalmente invariante de la transformada contourlet, conocida como GFT. Esta transformada ha demostrado su eficacia en parámetros cuantitativos como el error cuadrático medio, la relación señal-ruido máxima y los coeficientes de correlación. La GFT ha superado a otras técnicas de descomposición gracias a su invariabilidad de desplazamiento y a su capacidad para extraer características con mayor eficacia, facilitada por su compleja estructura.

Der Prozess der Bildfusion ist definiert als das Sammeln aller wichtigen Informationen aus mehreren Bildern und deren Zusammenfassung zu weniger Bildern, was in der Regel zu einem einzigen Bild führt. Die medizinische Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle bei der Krankheitsdiagnose und hat bedeutende Anwendungen in der Fernerkundung, um multisensorische Bilddaten zu manipulieren und nützliche Informationen zu erhalten. GFT (Global Fusion Transform) hat maßgeblich dazu beigetragen, Ergebnisse zu erhalten, die für die menschliche und maschinelle Interpretation besser geeignet sind. Um die Herausforderungen der Fernerkundung zu bewältigen, wird ein Bildfusionsansatz vorgeschlagen, um die Sichtbarkeit des Bildes zu erhöhen, die räumliche Auflösung zu verbessern und die Spektralinformationen der Originalbilder zu erweitern. Es wurde eine vollständig verschiebungsinvariante Version der Contourlet-Transformation, die so genannte GFT, entwickelt. Diese Transformation hat ihre Effizienz bei quantitativen Leistungsparametern wie dem mittleren quadratischen Fehler, dem Spitzensignal-Rausch-Verhältnis und den Korrelationskoeffizienten bewiesen. Die GFT übertrifft andere Zerlegungsverfahren aufgrund ihrer Verschiebungsinvarianz und ihrer Fähigkeit, Merkmale effektiver zu extrahieren, was durch ihre komplexe Struktur erleichtert wird.

The Image Fusion process is defined as the gathering of all important information from multiple images and their inclusion into fewer images, typically resulting in a single image. Medical imaging plays a crucial role in disease diagnosis and has significant applications in remote sensing for manipulating multisensory image data to obtain useful information. GFT (Global Fusion Transform) has been instrumental in obtaining results that are more suitable for human and machine interpretation. In order to address remote sensing challenges, an image fusion approach is proposed to enhance the visibility of the image, improve spatial resolution, and enhance the spectral information of the original images. A fully shift-invariant version of the contourlet transform, known as GFT, has been developed. This transform has demonstrated its efficiency in quantitative performance parameters such as mean square error, peak signal-to-noise ratio, and correlation coefficients. GFT has outperformed other decomposition techniques due to its shift invariance and its ability to extract features more effectively, facilitated by its complex structure.