Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

MRI Clinical Diagnostics with Image Fusion Technique. A Novel approach for Image Fusion

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: D. V. Lalitha Parameswari
ISBN: 9786206686262
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 76
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 25713 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 760564
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: 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.
Ключевые слова: MRI, image fusion, PET, PSNR