夜视融合图像质量客观评价方法

为建立通用、客观的融合图像质量评价方法，在分析图像质量评价与融合图像质量评价关系基础上，给出了图像质量评价与融合图像质量评价的一般表达式。依据信息理论和结构相似度评价方法，对建立的4种客观评价指标，采用4种融合方法获得的36幅融合图像进行了主观评价实验，统计分析结果显示，结合人类视觉系统的客观评价方法优于熵、交互信息量等评价指标，但仍未达到高度的主客观一致性，说明构建通用、高效、主客观一致性好的融合图像质量评价指标存在较大难度，同时对可能存在的原因进行了分析。     

夜视抗晕光融合图像自适应分区质量评价

针对夜视晕光场景中,高亮度晕光信息导致现有红外与可见光融合图像评价方法失效的问题,该文提出一种自适应分区的融合图像质量评价方法。该方法根据可见光图像的晕光程度自动确定自适应系数,并通过迭代计算可见光灰度图像的晕光临界灰度值,将融合图像自动分为多个晕光区和非晕光区;在晕光区由设计的晕光消除度指标评价融合图像的晕光消除效果;在非晕光区从融合图像自身特性、对原始图像信息保留程度以及人眼视觉效果3方面评价融合图像纹理色彩等细节信息的增强效果;通过对4种不同抗晕光算法的融合图像进行评价分析,甄选出9种客观评价指标构成夜视抗晕光融合图像质量评价体系。不同夜视晕光场景下的实验结果表明,所提方法能够全面、合理地评价红外与可见光融合的抗晕光图像质量,解决了融合图像晕光消除越彻底客观评价结果反而越差的问题,也适于评判不同抗晕光融合算法的优劣。     

小波域结构相似度融合图像质量评价方法

针对融合图像质量评价问题,分析了图像质量评价与融合图像质量评价的关系,给出了融合图像质量评价方法的一般表达公式,指出构造实际并不存在的参考图像是解决融合图像质量评价问题的关键。在此基础上,基于空域结构相似度评价方法,对输入源图像和融合图像分别进行小波分解,利用输入源图像小波分解系数构造参考图像小波系数,然后根据人眼视觉敏感度带通特性对参考图像和融合图像的各小波频带进行加权,从而得到整幅图像的小波域结构相似度评价指标,利用目标可探测性、细节可分辨能力和图像整体舒适性构成主观评价指标分别和交互信息量、基于空域的结构相似度比较。实验结果表明,相比于传统的客观评价方法,提出的方法所得结果与主观评价结果的一致性更好。     

多光谱图像融合中小波分解层数研究

首先根据小波变换原理,采用Db9小波基函数,对多组多光谱图像分别进行1～5层小波分解,然后根据小波逆变换原理对系数融合后的图像进行逆变换,得到不同小波分解层的融合图像.最后,利用图像质量评价方法信息熵、标准差、互信息、以及图像融合质量综合评价方法等,对不同分解层下的融合图像进行了评价.实验结果表明:小波变换在一层小波分解时,图像融合效果最佳.     

可见光与红外融合的汽车抗晕光图像评价方法

为了解决汽车抗晕光场景中,融合图像质量的客观评价与人眼视觉效果不一致的问题,提出了一种新的可见光与红外融合图像质量评价方法,该方法通过设计自适应迭代阈值法自动确定融合图像的晕光临界灰度值,并将融合图像自动分为晕光区和非晕光区。针对晕光区,设计晕光消除度指标评价晕光消除的效果;针对非晕光区,从多方面评价色彩、细节信息的增强效果,并甄选出合适的指标构成完整的图像质量评价体系。为验证该方法的合理性,对采用4种不同算法的融合图像进行评价,实验分析表明,该方法的主客观评价结果一致,适于评判不同可见光与红外融合的抗晕光图像质量及算法的优劣。     

生成式双波段彩色融合图像质量评价

为了解决融合图像数据量有限的问题,提出了一种生成式双波段彩色融合图像质量评价方法。该方法基于对抗生成网络生成伪彩色融合图像,在训练过程中考虑了结构的不相似性,为伪彩色融合图像加入不同程度的无序变量生成新的数据集。使用孪生网络在伪彩色融合图像数据集中进行预训练,在真彩色融合图像数据集中进行微调,对彩色融合图像质量进行评价。实验结果表明,生成式双波段彩色融合图像质量评价方法的计算结果与人眼主观感受具有较高的一致性,可以有效地对彩色融合图像进行客观评价。     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

图像质量评价是双波段彩色融合处理算法及系统评价的基础,文中研究了一种可见光与红外彩色融合图像质量评价方法。提出了基于场景理解的图像感知质量PQSU 综合评价指标,选择三类典型场景彩色融合图像进行了主观视觉评价实验; 通过对已有评价指标与PQSU 综合指标的主观评价实验结果进行多元线性回归分析,建立了PQSU 的预测模型。结果表明:融合图像的场景颜色协调性与自然感高度相关;利用图像清晰度和颜色协调性可以有效地预测PQSU;针对不同场景类型,已有评价指标在PQSU 的预测模型中所占的权重有所不同,但预测模型的基本形式保持不变。文中提出的PQSU 及其预测模型为进一步发展融合图像质量客观评价模型奠定了基础。     

基于人类视觉系统的融合图像质量评价方法的研究

在融合图像的质量评价方法中引入人眼的各种视觉特性,从而使客观计测的结果符合图像质量的主观评价,符合人眼的实际观看质量.讨论了一种新的基于人类视觉系统(HVS)的融合图像质量度量,该方法无需理想图像,同时,将质量评价与人的视觉结果直接关联.对多类图像的不同融合算法的质量评价表明该方法是一种实用、有效的图像融合质量评价方法.     

夜视融合图像质量主观评价方法

为建立通用、客观的融合图像质量评价方法,在分析图像质量主观评价方法基础上,研究了融合图像质量主观评价对象、评价条件、评价指标和数据处理等关键环节,结合目标探测识别与场景理解两个典型的视觉任务,提出了目标可探测性和细节可分辨性两个主观评价指标,并研究了图像整体感知质量与这两个指标的相关性。对3种不同场景的微光与红外融合图像,采用9种融合方法获得的189幅融合图像的统计分析结果显示,细节可分辨性和图像整体感知质量相关性好,而目标可探测性虽然和图像整体感知质量相关性较差,但在基于具体视觉任务的融合图像质量评价过程中,仍可作为有效评价指标之一。     

多传感器图像融合应用评述

近几年，图像融合成为一个热门研究领域，图像融合是多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术，通过融合处理，综合运用多源信息，得到性能比任一源图像好的图像，以便于图像的后续处理和更好地满足应用要求。从信息处理的层次上图像融合要分为：信号层图像融合，像素层图像融合，特征层图像融合和符号层图像融合。比较了不同层次图像融合算法的特点，讨论了红外图像，可见光图像，多普图像，雷达图像等的融合问题，给出了一个应用实例，并对图像融合的发展进行展望。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

航空电子系统多传感器数据融合的目标属性评估

介绍了航空电子系统多传感器数据融合的特征和空战融合的模式，举例说明了数据融合处理机对多传感器测量的目标信息分别进行融合处理后进一步融合的方法，经多级数据融合得到对目标属性的准确判断，有利于飞行员作出控制和决策。     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

基于局部特征差异的异源图像融合算法

针对现有异源图像融合多以光学 图像为主、合成孔径雷达 (SAR)图 为辅和 光学图像 极易受 传播媒介 干扰 且 不 能同时保留纹理细节与颜色信息 等 问题, 提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。 首先通 过 自适应分割 将 SAR 图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后 进行 平移不变 离散 小波变换(SIDWT), 再根据 局部特征差异 性 设计 融合规 则,将 SAR 图像与全色遥感(PAN)图像的 小波系数 进行融合 , 以期保留图像的特征 信息与色彩信息 ;最后 通过 信息量 、 清晰度等 客观 评价指标 对 融合结果进行评价与分析 。 仿真实验 证明 了算法的有效性。     

基于信息融合的控制系统故障诊断

介绍了多传感器数据融合的基本概念，主要优点，结构以及它的方法和应用，对故障诊断进行了简要叙述，介绍了故障诊断信息融合过程；分析了多传感器数据融合和故障诊断的特点以及适合于控制系统故障诊断的信息融合的层次结构，并在此基础上提出了一种基于信息融合和故障诊断系统的结构。     

基于多传感器信息融合的酒类辨识方法研究

尝试利用主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)中改进的BP算法、改进的RBF算法(最近邻RBF与k均值RBF相结合选取中心的算法)和k均值RBF算法结合多传感器信息融合技术,实现对酒类的定性识别。实验结果表明:利用信息融合,结合PCA的ANN方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法。     

基于数据融合的原油含水率在线测量方法研究

在电容式传感器作为含水率测量敏感元件的测量系统中,采用基于人工神经网络的多传感器数据融合方法对数据进行处理,建立多传感器信息融合模型,补偿由于温度变化对含水率测量结果的影响,提高测量结果的准确性.实验表明,数据融合后的输出值更能逼近实际的含水值.     

Generalized IHS‐Based Satellite Imagery Fusion Using Spectral Response Functions

Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high‐resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low‐resolution multispectral (LRM) images to produce high‐resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high‐quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity‐hue‐saturation and wavelet‐based methods.     

基于多传感器信息融合的远距离目标检测

远距离目标检测具有重要的军事应用价值,而多传感器能提供互补和冗余信息,在远距离目标检测中具有独特的优势。针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标,提出了一种基于信息融合的目标检测方法。该方法通过帧间差累积,在两种传感器的图像中确定了运动目标区域,定义了运动目标区域可信度度量,利用融合的规则确定了最后的运动区域。在运动区域中利用简单的分割方法将目标提取出来,最后经过特征级融合得到了检测结果。本方法不需要进行背景估计,多传感器信息的冗余增强了检测结果的可靠性,实验结果证明了本文方法的有效性。     

图像特征检测和马氏距离中的数据融合与置信度

该文在单源图像的模式特征检测中应用数据融合,用统计方法对同一特征的多算法结果进行融合,论证算法的合理性和融合结果的有效性,定义融合数据的置信度以反映其可靠程度。在此基础上推导了包含置信度的马氏距离度量公式。以人脸检索及其中的眼角检测为例,进行了多算法结果的融合并讨论其置信度,说明该文提出的方法能有效降低模式分类时错误检测参数的不利影响,提高模式识别率。