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.     

红外与可见光图像融合质量评价方法综述

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。在不同的应用场景中,选择适当的融合算法对现有融合算法进行改进以及研究新的融合算法都是至关重要的。综述了无参考图像的客观质量评价方法,重点介绍了基于结构信息的图像融合质量评价方法,最后探讨了图像融合质量评价方法的发展趋势。     

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。     

微光与红外图像融合质量视觉评价实验

图像融合技术是当前夜视技术发展的重要方向之一,彩色夜视技术更是其中的研究重点.然而,有关彩色/灰度融合图像的质量问题尚未形成一致的认识.近年来国外典型的夜视融合图像视觉评价实验表明:融合图像在大多数视觉任务中均优于单波段图像,但融合图像质量不仅与视觉任务相关,也与融合算法和获取图像条件等诸多因素有关.这些实验对于国内开展夜视图像融合技术和系统具有重要的参考意义.     

微光图像与红外图像融合技术研究

图像融合技术在微光和红外图像处理中得到了广泛的应用.为了深入理解图像融合技术以及融合后的图像质量,首先分析了微光和红外图像的融合技术,对微光和红外图像进行了预处理,分析了微光和红外成像过程、图像增强技术、特征提取方法、图像配准等.重点研究了拉普拉斯图像融合、对比度调制融合、基于小波分解的图像融合技术.最后通过实验对这几种融合技术进行了比较,结果显示融合后的图像质量得到了改善,突出了目标轮廓和细节,方便了目标识别.     

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。     

红外与微光图像融合技术研究

进行了双光谱假彩色微光电视系统的原理与实验研究,对双谱探测技术、最佳匹配滤光技术、逼近白日景物真彩色的假彩色技术做了深入探讨。结果表明：通过红外与微光图像融合能显著提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率．     

红外图像压缩质量评价研究

红外图像作为一种特殊图像,为了更好地传输和存储,有时候必须进行压缩.传统的均方误差(MSE)的图像质量客观评价方法,有时评价结果与人们的主观视觉不一致.为此提出一种建立在人眼视觉模型(HVS)基础之上的边缘均方误差评价方法,更能有效地反映出图像压缩失真在视觉上的感知.通过快速傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、哈尔变换(HARR)、小波变换(WT)、哈达马变换等算法,对图像进行编解码后的效果进行了评价,证实了基于人眼视觉特性的误差统计方法对压缩图像进行像质评价较为令人满意.     

基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法

目标特性分析是研究目标探测性能的一个重要环节,包括目标(和背景)的辐射特性、辐射的大气传输特性、探测器的成像特性、目标自身特征等。目前对目标特性分析的图像融合算法的研究很少,本文针对这一不足,分析了红外与微光情况下的目标特性,在此基础上,确定了图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。对实验结果进行了定性的主观分析,结果表明:基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法能够更有效、准确地提取图像中的目标特征,更有利于目标的探测识别。     

微光与红外图像融合手持观察镜光学系统设计

针对微光与红外图像融合手持观察镜展开论述。首先对比分离窗口布局与共用窗口布局的优劣,针对本文所设计的手持观察镜,选择共用窗口布局;其次分析折反射系统的特点,选择折反射与透射组合的图像融合光学型式;第三依据相应指标,对图像融合各个子系统开展光学设计;最后分析图像融合系统所成图像,得出此融合系统成像质量好,分辨率高,实现了图像融合的目的。     

红外图像融合

研究了利用拉普拉斯金字塔技术,对可见光电视和红外图像融合过程中,各个相关层的像素点值的选取规则的不同对融合结果的影响,对比实验证明,对不同的红外图像结构,需应用不同的对应点值的选取规则。     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

红外偏振与红外光强图像的伪彩色融合研究

针对RGB和lαβ间转换过程复杂,运算速度慢,不便于用灰度融合图像直接代替亮度分量的问题,提出了一种基于YCαCβ空间的伪彩色融合方法.该方法首先对源图像进行基于特征差异的颜色映射,所得RGB图像通过YCαCβ变换提取亮度分量Y;然后采用新的融合规则对红偏振与光强图像进行了支持度融合,其中低频和高频分别采用目标背景分割和区域方差最大的融合规则;最后用融合结果代替亮度分量,再与Cα,Cβ分量进行YCaCβ逆变换,得到伪彩色图像.实验结果表明,与文献[8]方法比较局部方差提高21.5％、对比度提高1.15％、清晰度提高6.05％、运算速度提高30.5％,证明了本文算法的可行性和有效性.     

基于红外目标分割的图像融合方法研究

针对红外图像中目标图像灰度分布集中,微光图像灰度分布相对均匀的特点,提出了一种先提取红外图像中的热目标,然后以微光图像为背景进行图像融合的方法.实验结果表明,该方法在保留微光图像高空间分辨率和丰富纹理细节信息的同时,又突出了红外图像中的热目标.     

一种基于图像融合的红外图像增强新方法

介绍了一种红外图像增强的新方法.该算法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波,有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声,同时增强了目标和背景中的边缘成分.该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强,可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理.     

气象卫星红外云图与水汽图的融合技术研究

将多分辨率分析融合方法和多尺度几何分析融合方法应用于气象卫星水汽图和红外云图的融合中,并用主观视觉、平均互信息和Xydeas-Petrovic指标对各种融合算法的性能分别进行了定性和定量评价。结果表明,与源图像相比,融合图像取得了更好的视觉效果,图像中包含了更多的信息量,云体清晰度和云的层次感得到了提高,纹理变得细致了。从平均互信息和Xydeas-Petrovic指标看,多尺度几何分析融合方法的效果较多分辨率分析融合方法更好。     

针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法研究

提出了一种针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法。首先采用非下采样Contourlet变换把源图像分解成尺多度、多方向上的子带,然后采用绝对值最大算子的方法对高频部分进行融合,采用基于区域方差的方法对低频部分进行融合,最后进行重构得到融合图像。对试验中采集的双波段红外图像进行了融合实验,并将融合效果与梯度金字塔变换方法和小波变换方法进行了比较。实验结果表明,针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法有效可行,可以获得比常用的算法更好的融合效果。     

基于区域能量比的红外与可见光图像融合方法

目前大部分基于小波变换的图像融合算法只是考虑单个小波系数的独立性或者其邻域的相关性,这样影响了图像融合的结果.针对这一点,提出一种新的基于区域能量比的图像融合算法.实验结果表明该算法能够较好地保留光谱信息和细节信息.