【图像融合】图像融合质量评价方法的研究

图像融合质量评价方法

  建立通用的图像融合质量评价标准是图像融合技术急需解决的一个问题。

  问题出现的原因：

1. 同一融合算法对不同类型的图像，其融合效果不同；

2. 同一融合算法，对同一图像观察者感兴趣的部分不同，则认为效果不同；

3. 不同的应用方面，对图像各项参数的要求不同，导致选取的评价方法不同。

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当前评价方法

  1、主观评价方法就是依靠人眼对融合图像效果进行主观判断，但是在人为评价的过程中有很多主观因素影响评价结果。

  2、客观评价方法：设源图像为A和B，R为理想融合图像，F为实际融合图像。

  目前常用的客观评价指标主要包括以下几种：

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  客观评价方法的缺点：

1、很多指标的计算都需要理想图像，而在实际的图像融合应用问题中，往往无法获得理想图像。

2、上述指标都是针对特定融合目的和算法的。如均方根误差、平均误差、灰度标准差三个指标都是基于统计特性的，因而比较适合提高分辨率的图像融合算法中。而熵、熵差、交叉熵、互信息四个指标都是基于信息量的，比较适合评价提高信息量的图像融合算法，如图像传输和图像特征提取等应用中。

3、无法反映人的视觉特性。

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论文给出方法

  实验结果

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图像融合质量评价方法的研究

Research on Quality Measures for Image Fusion

摘要：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。

链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/dianzixb2004z1050

[1] 胡良梅,高隽,何柯峰等.图像融合质量评价方法的研究[J].电子学报,2004,32(z1):218-221.

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