图像融合的量化评价方法及实验分析

图像融合是图像信息的综合处理，是将同一对象的一个或更多的图像合成在一幅图像中，以便比原来的任何砷岳图像更容易地为人所理解。介绍了图像融合的各种评价方法，包括：熵、交叉熵、交互信息量、均方误差、均方根误差、峰值信噪比。本文利用sym4小波变换的方法进行融合，将融合结果用各种量化评价方法进行了比较，结果表明交叉熵与交互信息量是行之有效的评价方法。     

图像融合的量化评价方法及实验分析

图像融合是图像信息的综合处理,是将同一对象的一个或更多的图像合成在一幅图像中,以便比原来的任何一幅图像更容易地为人所理解。介绍了图像融合的各种评价方法,包括:熵、交叉熵、交互信息量、均方误差、均方根误差、峰值信噪比。本文利用sym4小波变换的方法进行融合,将融合结果用各种量化评价方法进行了比较,结果表明交叉熵与交互信息量是行之有效的评价方法。     

图像融合质量评价方法的研究

建立通用的图像融合质量评价标准是目前图像融合中急需解决的问题之一，本文在分析现有图像融合质量评价方法特点的基础上，讨论了一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法．该方法无需理想图像，同时充分考虑了人类视觉系统的特性，可以为不同场合下选择不同的算法提供依据．对多类图像的不同融合算法的质量评价结果表明该方法是一种实用的、有效的、通用的图像融合质量评价方法．     

图像融合技术及评价方法

描述了图像融合的基本概念、层次,重点阐述了像素级图像融合的基本原理和方法.对图像融合的客观评价标准进行了总结,进行了仿真试验,并利用评价标准比较了多种图像融合方法的性能,最后展望了图像融合发展的前景.     

图像融合质量评价方法研究

图像融合的清晰度直接影响到图像融合系统的实用性.在分析现有主客观图像质量评价方法的基础上,提出了以亮度、对比度和信息量为基础的图像融合质量评价方法.利用多种图像融合算法,对红外与微光图像融合后的结果进行了质量评价.实验表明,该方法是一种实用的、有效的车载图像融合质量评价方法.     

一种新型异源图像融合质量评价模型

提出了一种基于FNN的异源图像融合质量评价模型。该模型将融合图像的主观评价结论样本集作为模糊期望输出,并利用高斯隶属度函数将多种典型图像融合客观评价指标进行模糊化,作为网络输入样本。通过网络学习,生成评价指标权重与隶属度函数的相关参数,并采用动量因子提高了网络的学习效率。实验结果表明,采用该方法进行异源图像融合质量评价,评价结论符合人眼的观察特性,主、客观评价结论具有较好的一致率,为融合图像自动化评价的实现提供了有效的途径。     

多传感器图像融合效果评价方法研究

采用多传感器图像融合方法，利用信息在多个测度空间的互补性可得到更多的有用信息。融合后的图像应保留原图像的重要细节，且不引入会影响图像后续处理的虚假信息，这就需要对融合的效果进行评判，而融合图像质量的评价问题目前还是图像融合研究的一个薄弱环节。讨论了融合图像质量的评价问题，提出带反馈信息图像融合的结构模型。评述了融合图像的单因素评价、模糊积分综合评价、D—S证据理论综合评价、粗糙集理论的评价方法、以信息量为标准的评价、加权求和法综合评价等方法。     

新型可见光和红外图像融合综合评价方法

针对单一因素指标对图像融合质量评价的局限性,提出了一种异源图像融合质量评价模型.首先,计算出各融合图像的多种典型图像融合客观评价值,利用离散化将每项指标分为三类;然后运用粗糙集对进行约简,消除冗余以及冲突指标,将简化的指标作为BP神经网络的输入样本,将融合图像的主观评价结论样本作为模糊期望输出,通过学习生成网络;最后输入训练样本,得到输出的主观评价指标.大量实验结果表明该方法评价结果合理,主客观评价有较好的一致性,为融合图像自动化评价的实现提供了有效的途径.     

基于神经网络的图像融合效果综合评价

针对单因素指标评价图像融合效果时只考虑融合图像某一方面的特征,缺乏全局性等问题,提出了一种基于神经网络的图像融合效果综合评价方法.该方法采用图像熵值、空间频率值、交叉熵平均值、均方差平均值构成单因素评价指标集,利用模糊积分求出单因素指标融合效果评价值,并以此作为神经网络的输入对其权值进行训练,最终获得综合评价指标.通过大量红外与可见光图像融合的效果评价实验,证明该方法评价结果合理,主客观评价有较好的一致性.     

红外与微光图像融合质量评价方法研究

图像融合质量评价标准是目前图像融合中急需解决的问题之一,在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,以亮度、对比度和信息量为依据,提出的一种新的结合主观与客观因素的图像融合质量评价方法.该方法无需理想图像,同时又反映了人类的视觉特性(HVS).通过对不同场景下的红外与微光图像采用多种不同的融合算法进行质量评价实验表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据.     

一种图像融合的新方法

在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足。本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像。图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果。实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法。     

红外与X光图像融合方法研究

首先用交互式配准方法对采集到的红外与X光图像进行配准,然后采用像素加权平均进行融合,得到了能反映构件表面和内部结构的温度场的融合图像,最后进行了图像融合的质量评价。实验结果表明,融合图像既包含构件的温度场分布,同时能反映出构件内部清晰的结构。     

交互信息加权的红外与可见光图像融合评价方法

红外与可见光图像融合质量评价问题的研究是其图像融合中一项重要而且急需解决的工作。综合考虑人眼的视觉特性及源图像和融合图像的边缘信息,在无标准参考图像条件下,提出一种基于交互信息加权的改进结构相似度和边缘信息保留值的图像融合质量评价指标。通过对红外与可见光图像采用不同融合算法进行的质量评价结果分析表明,评价结果与人眼主观相一致,是一种有效的图像融合质量评价方法。     

一种多光谱红外舰船图像多级融合方法

针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。     

一种新的基于图像增强的融合算法

针对一般融合算法在图像预处理上存在的不足,将图像融合引入图像预处理中,使待融合图像不仅得到增强,且不损失其他信息,为下一步图像融合奠定良好的基础,在此基础上对图像进行融合,其标准差、平均梯度、熵等图像评价指标都优于直接对图像进行融合,达到预期效果.     

基于融合的红外图像预处理技术

介绍了一种基于图像融合的红外图像预处理技术。分析了红外成像过程中引入的噪声类型,采用修正的阿尔法均值滤波方法来抑制噪声并利用边缘检测来增强目标的边缘成分,通过融合的处理方法来合并处理后的红外图像。实验表明该方法能够有效地增强复杂背景下的红外图像,从而有利于后续的目标识别处理。     

Performance evaluation of multi-focus image fusion based on IPS

This article puts forward a novel performance evaluation of multi-focus image fusion. As is well known, the automatic performance evaluation of multi-focus image fusion is an important problem in digital image processing. So far, there are no satisfied methods could solve the problem well. Improved point sharpness (IPS) addressed this issue preliminary. This method comes from the idea of point sharpness. Compared with conventional performance evaluation methods, the new method could produce better results.     

基于提升小波变换的图像融合算法研究

介绍了将来自不同传感器的图像进行融合的改进方法。涵盖了配准,图像分解,融合,图像重建四个主要步骤,并进行了仿真,最后用评价函数对不同方法得到的图像进行评价。在融合准则上提出了一些新的处理方式。试验结果表明,融合后的图像确实能够汲取两幅原图像的各自不同特点,达到了较好的效果。本文还针对工程应用对算法进行了优化。