Image fusion
छवि संलयन प्रक्रिया को कई छवियों से सभी महत्वपूर्ण जानकारी एकत्र करने और उन्हें कम छवियों में शामिल करने के रूप में परिभाषित किया गया है, आमतौर पर एक ही। यह एकल छवि किसी भी एकल स्रोत छवि की तुलना में अधिक जानकारीपूर्ण और सटीक है, और इसमें सभी आवश्यक जानकारी शामिल है। छवि संलयन का उद्देश्य न केवल डेटा की मात्रा को कम करना है, बल्कि ऐसी छवियों का निर्माण करना भी है जो मानव और मशीन की धारणा के लिए अधिक उपयुक्त और समझने योग्य हों। कंप्यूटर दृष्टि में, बहु-संवेदक छवि संलयन दो या दो से अधिक छवियों से प्रासंगिक जानकारी को एक ही छवि में संयोजित करने की प्रक्रिया है। परिणामी छवि किसी भी इनपुट छवि की तुलना में अधिक जानकारीपूर्ण होगी। रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में, अंतरिक्ष जनित संवेदक की बढ़ती उपलब्धता विभिन्न छवि संलयन एल्गोरिदम के लिए प्रेरणा देती है। छवि प्रसंस्करण में कई स्थितियों में एक छवि में उच्च स्थानिक और उच्च वर्णक्रमीय संकल्प की आवश्यकता होती है। अधिकांश उपलब्ध उपकरण इस तरह के डेटा को विश्वसनीय रूप से प्रदान करने में सक्षम नहीं हैं। छवि संलयन तकनीकें विभिन्न सूचना स्रोतों के एकीकरण की अनुमति देती हैं। संलिप्त छवि में पूरक स्थानिक और वर्णक्रमीय संकल्प विशेषताएँ हो सकती हैं। हालांकि, मानक छवि संलयन तकनीक विलय करते समय बहु-वर्णक्रमीय डेटा की वर्णक्रमीय जानकारी को विकृत कर सकती है। उपग्रह इमेजिंग में दो प्रकार की छवियाँ उपलब्ध हैं। उपग्रहों द्वारा प्राप्त पंचवर्णी छवि को अधिकतम उपलब्ध रिज़ॉल्यूशन के साथ प्रेषित किया जाता है और बहु-वर्णक्रमीय डेटा को मोटे रिज़ॉल्यूशन के साथ प्रेषित किया जाता है। यह आमतौर पर दो या चार गुना कम होगा। रिसीवर स्टेशन पर, पैनक्रोमेटिक छवि को अधिक जानकारी देने के लिए बहु-वर्णक्रमीय डेटा के साथ मिला दिया जाता है। छवि संलयन करने के लिए कई तरीके मौजूद हैं। बहुत बुनियादी एक उच्च-पास फ़िल्टरिंग तकनीक है। बाद की तकनीकें डिस्क्रीट वेवलेट ट्रांसफॉर्म, यूनिफॉर्म रैशनल फिल्टर बैंक और लैपलेसियन पिरामिड पर आधारित हैं। मल्टी-फोकस इमेज फ्यूजन मल्टी-फोकस इमेज फ्यूजन का उपयोग विभिन्न फोकस गहराई के साथ इनपुट छवियों से उपयोगी और आवश्यक जानकारी एकत्र करने के लिए किया जाता है ताकि एक आउटपुट छवि बनाई जा सके जिसमें आदर्श रूप से इनपुट छवियों से सभी जानकारी हो। दृश्य संवेदक नेटवर्क (वी. एस. एन.) में, संवेदक ऐसे कैमरे हैं जो छवियों और वीडियो अनुक्रमों को रिकॉर्ड करते हैं। वी. एस. एन. के कई अनुप्रयोगों में, एक कैमरा दृश्य के सभी विवरणों सहित एक सही चित्रण नहीं दे सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि कैमरों के ऑप्टिकल लेंस में फोकस की सीमित गहराई मौजूद होती है। इसलिए, केवल कैमरे की फोकल लंबाई में स्थित वस्तु केंद्रित और साफ हो जाती है और छवि के अन्य भाग धुंधले हो जाते हैं। वी. एस. एन. में कई कैमरों का उपयोग करके दृश्य में फोकस की विभिन्न गहराई के साथ छवियों को पकड़ने की क्षमता है। दबाव और तापमान संवेदक जैसे अन्य संवेदक की तुलना में कैमरे द्वारा उत्पन्न डेटा की बड़ी मात्रा और सीमित बैंड चौड़ाई, ऊर्जा की खपत और प्रसंस्करण समय जैसी कुछ सीमाओं के कारण, संचरण डेटा की मात्रा को कम करने के लिए स्थानीय इनपुट छवियों को संसाधित करना आवश्यक है। उपरोक्त कारण बहु-केंद्रित छवियों के संलयन की आवश्यकता पर जोर देते हैं। मल्टी-फोकस इमेज फ्यूजन एक ऐसी प्रक्रिया है जो इनपुट मल्टी-फोकस छवियों को एक ही छवि में जोड़ती है जिसमें इनपुट छवियों की सभी महत्वपूर्ण जानकारी शामिल होती है और यह हर एक इनपुट छवि की तुलना में दृश्य की अधिक सटीक व्याख्या है। छवि संलयन मल्टी सेंसर डेटा संलयन एक ऐसा विषय बन गया है जो कई अनुप्रयोग मामलों के लिए अधिक सामान्य औपचारिक समाधान की मांग करता है। छवि प्रसंस्करण में कई स्थितियों में एक ही छवि में उच्च स्थानिक और उच्च वर्णक्रमीय जानकारी दोनों की आवश्यकता होती है। यह रिमोट सेंसिंग में महत्वपूर्ण है। हालाँकि, उपकरण डिज़ाइन या अवलोकन संबंधी बाधाओं के कारण ऐसी जानकारी प्रदान करने में सक्षम नहीं हैं। इसके लिए एक संभावित समाधान डेटा संलयन है। मानक छवि संलयन विधियों छवि संलयन विधियों को मोटे तौर पर दो समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है-स्थानिक डोमेन संलयन और डोमेन संलयन को बदलना। संलयन विधियाँ जैसे औसत, ब्रोवी विधि, प्रमुख घटक विश्लेषण (पी. सी. ए.) और आई. एच. एस. आधारित विधियाँ स्थानिक क्षेत्र दृष्टिकोण के अंतर्गत आती हैं। एक अन्य महत्वपूर्ण स्थानिक डोमेन संलयन विधि उच्च-पास फ़िल्टरिंग आधारित तकनीक है। यहाँ उच्च आवृत्ति विवरण एमएस छवियों के उन्नत संस्करण में इंजेक्ट किए जाते हैं। स्थानिक क्षेत्र दृष्टिकोण का नुकसान यह है कि वे संलिप्त छवि में स्थानिक विरूपण पैदा करते हैं। जब हम आगे की प्रक्रिया के लिए जाते हैं तो वर्णक्रमीय विरूपण एक नकारात्मक कारक बन जाता है, जैसे कि वर्गीकरण समस्या। छवि संलयन पर आवृत्ति-क्षेत्र दृष्टिकोण द्वारा स्थानिक विरूपण को बहुत अच्छी तरह से नियंत्रित किया जा सकता है। दूरस्थ संवेदन छवियों के विश्लेषण के लिए बहु-संकल्प विश्लेषण एक बहुत ही उपयोगी उपकरण बन गया है। विविक्त तरंग परिवर्तन संलयन के लिए एक बहुत ही उपयोगी उपकरण बन गया है। कुछ अन्य संलयन विधियाँ भी हैं, जैसे कि लाप्लेशियन पिरामिड आधारित, कर्वलेट परिवर्तन आधारित आदि। ये विधियाँ संलयन की अन्य स्थानिक विधियों की तुलना में संलिप्त छवि की स्थानिक और वर्णक्रमीय गुणवत्ता में बेहतर प्रदर्शन दिखाती हैं। छवि संलयन में उपयोग की जाने वाली छवियां पहले से ही पंजीकृत होनी चाहिए। गलत पंजीकरण छवि संलयन में त्रुटि का एक प्रमुख स्रोत है। कुछ प्रसिद्ध छवि संलयन विधियाँ हैंः हाई-पास फ़िल्टरिंग तकनीक आई. एच. एस. रूपांतरण आधारित छवि संलयन पी. सी. ए.-आधारित छवि संलयन वेवलेट रूपांतरण छवि संलयन युग्म-वार स्थानिक आवृत्ति मिलान रिमोट संवेदी छवि संलयन रिमोट संवेदी में छवि संलयन के कई अनुप्रयोग क्षेत्र हैं। एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बहु-रिज़ॉल्यूशन छवि संलयन है (जिसे आमतौर पर पैन-शार्पनिंग कहा जाता है)। उपग्रह इमेजरी में हमारे पास दो प्रकार की छवियाँ हो सकती हैंः पंचरोमेटिक छवियाँ-एक छवि जो व्यापक दृश्य तरंग दैर्ध्य सीमा में एकत्र की जाती है लेकिन काले और सफेद रंग में प्रस्तुत की जाती है। बहु-वर्णक्रमीय छवियाँ-एक से अधिक वर्णक्रमीय या तरंग दैर्ध्य अंतराल में ऑप्टिकल रूप से प्राप्त छवियाँ। प्रत्येक व्यक्तिगत छवि आमतौर पर एक ही भौतिक क्षेत्र और पैमाने की होती है लेकिन एक अलग वर्णक्रमीय पट्टी की होती है। एस. पी. ओ. टी. पैन उपग्रह उच्च रिज़ॉल्यूशन (10 मीटर पिक्सेल) पैनक्रोमेटिक डेटा प्रदान करता है। जबकि लैंडसैट टी. एम. उपग्रह कम रिज़ॉल्यूशन (30 मीटर पिक्सेल) बहु-वर्णक्रमीय चित्र प्रदान करता है। छवि संलयन इन छवियों को विलय करने और एक एकल उच्च रिज़ॉल्यूशन बहु-वर्णक्रमीय छवि बनाने का प्रयास करता है। छवि संलयन की मानक विलय विधियाँ रेड-ग्रीन-ब्लू (आर. जी. बी.) से इंटेंसिटी-ह्यू-सैचुरेशन (आई. एच. एस.) परिवर्तन पर आधारित हैं। उपग्रह छवि संलयन में शामिल सामान्य चरण इस प्रकार हैंः कम रिज़ॉल्यूशन वाली बहु-वर्णक्रमीय छवियों का आकार पंचवर्णीय छवि के समान आकार में बदलें। बहु-वर्णक्रमीय छवि के आर, जी और बी बैंड को आईएचएस घटकों में परिवर्तित करें। बहु-वर्णक्रमीय छवि के संबंध में वर्णक्रमीय छवि को संशोधित करें। यह आमतौर पर संदर्भ के रूप में बहु-वर्णक्रमीय छवियों के तीव्रता घटक के साथ पैनक्रोमैटिक छवि के हिस्टोग्राम मिलान द्वारा किया जाता है। तीव्रता घटक को पैनक्रोमेटिक छवि द्वारा बदलें और एक उच्च रिज़ॉल्यूशन बहु-वर्णक्रमीय छवि प्राप्त करने के लिए व्युत्क्रम परिवर्तन करें। फ़ोटोशॉप के साथ पैन-शार्पनिंग की जा सकती है। रिमोट सेंसिंग में छवि संलयन के अन्य अनुप्रयोग उपलब्ध हैं। चिकित्सा छवि संलयन छवि संलयन चिकित्सा निदान और उपचार के भीतर उपयोग किया जाने वाला एक सामान्य शब्द बन गया है। इस शब्द का उपयोग तब किया जाता है जब एक रोगी की कई छवियों को पंजीकृत किया जाता है और अतिरिक्त जानकारी प्रदान करने के लिए ओवरले या विलय किया जाता है। एक ही इमेजिंग तौर-तरीके से कई छवियों से, या कई तरीकों से जानकारी को जोड़कर, जैसे चुंबकीय अनुनाद छवि (एम. आर. आई.), संगणित टोमोग्राफी (सी. टी.), पॉज़िट्रॉन उत्सर्जन टोमोग्राफी (पी. ई. टी.), और एकल-फोटॉन उत्सर्जन संगणित टोमोग्राफी (एस. पी. ई. सी. टी.) से संयोजित छवियां बनाई जा सकती हैं। रेडियोलॉजी और रेडिएशन ऑन्कोलॉजी में, ये छवियां अलग-अलग उद्देश्यों को पूरा करती हैं। उदाहरण के लिए, ऊतक घनत्व में अंतर का पता लगाने के लिए सीटी छवियों का अधिक बार उपयोग किया जाता है जबकि एमआरआई छवियों का उपयोग आमतौर पर मस्तिष्क ट्यूमर का निदान करने के लिए किया जाता है। सटीक निदान के लिए, रेडियोलॉजिस्ट को कई छवि प्रारूपों से जानकारी को एकीकृत करना चाहिए। संयोजित, शारीरिक रूप से सुसंगत छवियाँ कैंसर के निदान और इलाज में विशेष रूप से फायदेमंद होती हैं। इन नई तकनीकों के आगमन के साथ, विकिरण ऑन्कोलॉजिस्ट तीव्रता मॉड्यूलेटेड विकिरण चिकित्सा (आई. एम. आर. टी.) का पूरा लाभ उठा सकते हैं। विकिरण योजना छवियों में नैदानिक छवियों को ओवरले करने में सक्षम होने के परिणामस्वरूप अधिक सटीक आई. एम. आर. टी. लक्षित ट्यूमर मात्रा होती है। छवि संलयन मेट्रिक्स छवि संलयन विधियों के तुलनात्मक विश्लेषण से पता चलता है कि विभिन्न मेट्रिक्स विभिन्न उपयोगकर्ता की जरूरतों का समर्थन करते हैं, विभिन्न छवि संलयन विधियों के प्रति संवेदनशील होते हैं और उन्हें अनुप्रयोग के अनुरूप बनाने की आवश्यकता होती है। छवि संलयन मेट्रिक्स की श्रेणियां सूचना सिद्धांत विशेषताओं, संरचनात्मक समानता या मानव धारणा पर आधारित होती हैं। यह भी देखें संदर्भ बाहरी लिंक http://www.math.hcmuns.edu.vn ~ ptbao/LVTN/2003/कैमरों/a161001433035. pdf Z. वांग, डी. ज़ीउ, सी. आर्मेनाकिस, डी. ली, और क्यू. ली, "छवि संलयन विधियों का एक तुलनात्मक विश्लेषण", IEEE ट्रांस। जियोस्की। रिमोट सेंस., वॉल्यूम। 43, नहीं। 6, पीपी। 81-84, जून। 2005 कंप्यूटर दृष्टि