[發明專利]一種像素級圖像融合質量評估方法無效

申請號：	201010145894.5	申請日：	2010-04-12
公開（公告）號：	CN101840573A	公開（公告）日：	2010-09-22
發明（設計）人：	李珊珊;董娜;趙英海	申請（專利權）人：	李珊珊;董娜;趙英海
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種像素圖像融合質量評估方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及一種圖像處理質量評估，具體是一種多源圖像像素級融合后圖像質量的評估方法。屬于圖像處理技術。

背景技術

現階段對融合圖像的質量好壞的評價標準主要集中于計算融合后的圖像對輸入圖像有用信息量的保存狀況上。輸入圖像的有用信息可以包括亮度、對比度、結構、梯度、傅立葉變換后的幅值和輻角、空間分辨率等等像素級特征值。對有用信息的選擇可以生成各種不同的評估度量方法。對這些有用信息的保存狀況的度量，一般來說，除了交互信息可以直接量化這種保存的情況外，其它評估方法多會選擇通過計算融合后圖像的信息值與先驗有用信息值之間的相似程度來達到這個目的。

相似度的計算，即距離度量是模式識別領域的核心問題之一。通過選擇不同的度量方法，也可以達到生成不同的評估度量方法的目的。

經文獻檢索發現，2007年在Information?Fusion發表的文章《Sub?jective?tests?forimage?fusion?evaluation?and?objective?metric?validation》采用了最直接的人工進行主觀測試，因為對于像素級圖像融合而言，最終評估標準就是人眼的識別標準，所有評估方法都希望能盡可能的與人的視覺感受一致。但人主觀評測耗時、昂貴、不能量化和優選某些融合系數；2007年在Computer?Vision?and?Image?Understanding發表的文章《A?feature-basedmetric?for?the?quantitative?evalution》中，采用了客觀質量評價的基準圖像比較法，也就是把融合后圖像與理想的融合后圖像(即基準圖像)進行比較，從而評價融合后圖像質量的方法。但理想圖像在實際操作中幾乎是不可能得到的；2002年發表于IEEE?ElectricLetters上的《Information?measure?for?performance?of?image?fusion》和2003年發表于IEEE?International?Conference?on?Image?Processing的《A?new?quality?metric?for?imagefusion》分別提出了使用交互信息和機遇結構相似度量的無基準圖像客觀評估方法。這種方法相對于主觀評價和基準圖像比較法而言，易于機器實現，適用范圍廣泛，并且被證明了能夠得到合理的效果。但是他們的物理模型過于簡單，因此對于某些特定的圖像和融合方法，其評估結果與人的主觀印象并不能很好的吻合。

發明內容

本發明的技術目的是提出一種新的圖像融合質量無基準圖像客觀評估方法，可以克服現有評估方法的不足。利用灰度相似性來進行融合效果評估的方法，也就是用基于Minkovski距離的顏色似然函數來度量融合效果。與現有評估方法相比，本發明與人的視覺物理模型更為接近，可以得到更符合人的主觀評測標準的結果，而且并不將輸入圖像的數目局限于二，而是可以擴展為任何大的正整數。

這種新的像素級圖像融合質量評估標準，通過以下技術方案實現，步驟如下：

步驟一：選定滑動窗口的大小和步長；

步驟二：對于窗口覆蓋的所有源圖像和結果圖像區域，統計其灰度直方圖的分布，計算其概率分布；

步驟三：計算每一幅源圖像與結果圖像區域直方圖概率分布的Minkovski距離，在此基礎上計算各自的顏色似然函數值；

步驟四：計算每幅源圖像在該窗口區域的局部顯著程度；

步驟五：用局部顯著程度對顏色似然函數值加權，得到該窗口區域的加權顏色似然函數值；

步驟六：通過每個窗口內的區域加權顏色相似程度函數值，計算出整幅圖像的圖像融合質量評估值。

本發明對圖像融合質量進行無基準客觀評估，主要具有以下特點和作用：(1)選擇了圖像的顏色信息作為融合過程中需要保持的有用信息；(2)相似度的度量使用了Minkovski距離；(3)計算復雜度簡單；(4)充分利用源圖像的局部信息。

附圖說明：

圖1為本發明的像素級圖像融合質量評估算法的流程圖

圖2為TNO?Human?Factors?Research?Institute所提供的“UNcamp”圖像序列中的一禎，作為實驗圖像

圖3為對UNcamp圖像序列中的一禎用各種像素級融合方法進行融合后的結果圖像