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。     

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。     

多传感器图像融合系统设计

为了实时获取场景的全面信息,本文采用图像融合技术,提出了基于FPGA的电视、红外、微光电视三路图像融合硬件实时系统设计方案,解决了成像光路、图像配准、处理系统及融合算法等关键技术,强化了图像中的有用信息,增强光谱信息含量。所设计的实时硬件系统平台可较为全面的输出场景图像信息。     

小波图像融合的最佳参数研究

为了选择一种在复杂条件下能取得较好效果的小波图像融合方法,文中对一些小波基和小波分解层数进行了比较.使用了基于区域的图像融合规则,同时通过量度融合图像的熵和标准差,进行多传感器图像融合效果的评价,通过对四类图像的融合实验,筛选出最佳的小波基和其分解层数.实验表明bior3.9是图像融合时的最佳小波基.     

多源图像彩色融合效果评价研究

通过采用简单、基于增强处理和HSV变换、基于人眼视觉特性及YIQ变换的彩色融合得到4幅图像,分别对其进行主观和客观评价.主观评价实验对同一场景的可见光、中波红外和长波红外图像进行了不同的算法处理,将获取结果用于直方图统计对比分析.客观评价采用基于YIQ变换及加权平均的方法进行图像比较,并直接用对比度R、粗糙度G和熵B比较融合结果,提出应采用主、客观结合的评价方法.     

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.     

面向目标识别的图像融合效果评价方法

在融合效果主观评价的基础上,针对目标探测识别领域,概括出一些重要的融合效果评价指标,即标准差、熵、交叉熵、互信息和模糊Choquet积分等,并提出了一种基于目标提取的图像融合效果客观评价方法.鉴于实验评价方法的局限性,指出应结合分析评价方法才能实现更全面的融合效果评价.     

图像融合评价方法的研究

图像融合就是用一种特定的算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像.图像融合的评价包括主观评价和客观评价.本文总结介绍了现有的图像融合评价方法,其中着重介绍了图像融合的客观评价方法,可分为5类:统计特性评价方法;信息量评价方法;图像清晰度评价方法;信噪比评价方法;光谱信息评价方法.然后又介绍了两种新的图像融合评价方法,最后提...     

A novel algorithm of multi-sensor image fusion based on wavelet packet transform

In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of the Wavelet Packet Transform （WPT）. The WPT is able to decompose an image into low frequency band and high frequency band in higher scale. It offers a more precise method for image analysis than Wavelet Transform （WT）. Firstly, the proposed approach employs HIS （Hue, Intensity, Saturation） transform to obtain the intensity component of CBERS （China-Brazil Earth Resource Satellite） multi-spectral image. Then WPT transform is employed to decompose the intensity component and SPOT （Systeme Pour I＇Observation de la Therre ） image into low frequency band and high frequency band in three levels. Next, two high frequency coefficients and low frequency coefficients of the images are combined by linear weighting strategies. Finally, the fused image is obtained with inverse WPT and inverse HIS. The results show the new approach can fuse details of input image successfully, and thereby can obtain a more satisfactory result than that of HM （Histogram Matched）-based fusion algorithm and WT-based fusion approach.     

可见光与红外图像增强融合算法研究

提出了自适应图像增强算法，用于可见光和红外图像的融合。首先对输入的可见光图像和红外图像进行自适应增强，然后采用基于图像空间能量窗及归一化互相关测度构造融合图像，利用图像的信息熵评估算法的融合效果，最后给出了一组可见光和红外图像融合的试验结果，表明该算法十分有效，融合图像有丰富的互补信息，有利于人眼观察和目标识别。     

A modified statistical approach for image fusion using wavelet transform

The fusion of images is an important technique within many disparate fields such as remote sensing, robotics and medical applications. For image fusion, selecting the required region from input images is a vital task. Recently, wavelet-based fusion techniques have been effectively used to integrate the perceptually important information generated by different imaging systems about the same scene. In this paper, a modified wavelet-based region level fusion algorithm for multi-spectral and multi-focus images is discussed. Here, the low frequency sub-bands are combined, not averaged, based on the edge information present in the high frequency sub-bands, so that the blur in fused image can be eliminated. The absolute mean and standard deviation of each image patch over 3 × 3 window in the high-frequency sub-bands are computed as activity measurement and are used to integrate the approximation band. The performance of the proposed algorithm is evaluated using the entropy, fusion symmetry and peak signal-to-noise ratio and is compared with recently published results. The experimental result proves that the proposed algorithm performs better in many applications.     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。     

采用提升方向波变换的异源图像融合新算法

方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换.     

一种多元信息融合技术的方案实现

对多元信息融合的概念、原理、模型进行了论述,基于以上论述提出了一种基于多传感器信息融合的设计方案。该设计方案采用多元信息融合技术对多源战场信息进行获取、感知,通过信息融合算法对可疑目标进行探测、识别、定位、组合,可获得精确的目标状态估计,以及战场态势估计与威胁估计,从而实现未来战争中陆、海、空、天、电磁频谱全维战场感知。     

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。     

融合参数对对比度塔形分解图像融合方法性能的影响研究

给出了一种基于对比度塔形分解的分层图像融合新方法,其在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息与细节信息,以求达到良好的融合效果.此外,利用熵、交叉熵、互信息量、均方根误差、峰值信噪比等参量,定量评价和研究了不同融合层数、融合规则以及特性区域大小等参数对该融合方法性能的影响.多组不同类型图像的融合实验表明,对融合性能的定量评价结果与融合后图像的视觉效果相吻合.     

多传感器信息融合的车载定位方法的研究

阐述一种利用多传感器信息融合技术提高车辆定位精度和可靠性的方法。首先,通过建立陀螺仪、加速度计和里程计传感器的数学模型和联邦卡尔曼滤波器数学模型,对SINS/GPS/OD传感器采集到的数据进行信息融合处理,提高系统定位精度和可靠性;其次,采用MATLAB对纯惯性导航系统、SINS/GPS/OD组合导航系统及其各子系统进行了数字仿真。仿真实验结果表明:本系统较纯惯性导航系统定位精度显著提高,并具备一定的容错能力。