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Optimal Contrast Correction for ICA-Based Fusion of Multimodal Images

机译：基于ICA的多模式图像融合的最佳对比度校正

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In this paper, the authors revisit the previously proposed Image Fusion framework, based on self-trained Independent Component Analysis (ICA) bases. In the original framework, equal importance was given to all input images in the reconstruction of the “fused” image''s intensity. Even though this assumption is valid for all applications involving sensors of the same modality, it might not be optimal in the case of multiple modality inputs of different intensity range. The authors propose a method for estimating the optimal intensity range (contrast) of the fused image via optimization of an image fusion index. The proposed approach can be employed in a general fusion scenario including multiple sensors.
机译：在本文中，作者基于自训练的独立成分分析（ICA）基础，重新访问了先前提出的图像融合框架。在原始框架中，在重建“融合”图像强度时，所有输入图像都具有同等重要性。即使此假设对于涉及相同模态的传感器的所有应用都是有效的，但在不同强度范围的多个模态输入的情况下，它可能不是最佳的。作者提出了一种通过图像融合指数的优化来估计融合图像的最佳强度范围（对比度）的方法。可以在包括多个传感器的一般融合场景中采用所提出的方法。

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