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A fuzzy convolutional neural network for enhancing multi-focus image fusion

人工智能 卷积神经网络 计算机科学 模式识别(心理学) 光学(聚焦) 图像融合 水准点(测量) 像素 峰值信噪比 图像(数学) 均方误差 计算机视觉 模糊逻辑 数学 光学 地理 物理 统计 大地测量学
作者
Kanika Bhalla,Deepika Koundal,Bhisham Sharma,Yu‐Chen Hu,Atef Zaguia
出处
期刊:Journal of Visual Communication and Image Representation [Elsevier BV]
卷期号:84: 103485-103485 被引量:123
标识
DOI:10.1016/j.jvcir.2022.103485
摘要

The images captured by the cameras contain distortions, misclassified pixels, uncertainties and poor contrast. Therefore, the multi-focus image fusion (MFIF) integrates various input image features to produce a single fused image using all its objects in focus. However, it is computationally complex, which leads to inconsistency. Hence, the MFIF method is employed to generate the fused image by integrating the fuzzy sets (FS) and convolutional neural network (CNN) to detect focused and unfocused parts in both source images. It is also compared with other competing six MFIF methods like Neutrosophic set based stationary wavelet transform (NSWT), guided filters, CNN, ensemble CNN, image fusion-based CNN and deep regression pair learning (DRPL). Benchmark datasets validate the superiority of the proposed FCNN method in terms of four non-reference assessment measures having mutual information (1.1678), edge information (0.7281), structural similarity (0.9850) and human perception (0.8020) and two reference metrics such as Peak signal-to-noise ratio (57.23) and root mean square error (1.814).
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