Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This work is motivated by the potential and promise of image fusion technologies in the multi-sensor image fusion system. The aim of this research is to focus on multi-sensor pixel level image fusion for medical application due to its significance of medical field. Medical fusion methods are only a possible way that able to combine correlating information of multiple images into a single image to explore the possibility of data reduction and improvement of information density. The dissertation explores the possibility of using Stationary Wavelet approach in image fusion and further optimization using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. The comparative analysis of Stationary wavelet transform combined with optimization algorithm has been performed with several sets of computed Tomography (CT) scan and Magnetic Resonance imaging (MRI) images using MATLAB. Improve statistics results are obtained in terms of peak signal to noise ratio (PSNR), entropy, root mean square error (RMSE), edge strength, mutual information.