基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法

针对红外和可见光图像融合效果评价问题,在分析图像结构相似度算法基础上,结合人眼视觉特性,提出了基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法.利用红外和可见光传感器各自成像特性形成的不同图像特征,分别划分图像感兴趣区域和剩余区域.根据人眼对不同区域的重视程度,分别赋予不同的加权因子,较以往评价方法更突出了图像重要特征在评...     

基于区域对比度和SSIM的图像质量评价方法

在诸多图像质量评价方法中, 结构相似度(SSIM)算法简单高效, 准确性较高, 但SSIM模型不能很好地评价存在局部失真和交叉失真类型的图像。针对SSIM算法对图像不同区域平等对待的不足并考虑了时域人眼视觉特性, 提出一种改进的基于区域对比度和结构相似度(RCSSIM)的图像质量评价方法。该算法将图像区域灰度信息对比度与SSIM算法融合, 加权归一为参考图像与失真图像的对比度结构相似度值, 以其评价图像质量。在LIVE图像数据库上的实验结果表明, 与SSIM算法相比, RCSSIM评价结果的皮尔逊线性相关系数提高约0.015, 均方根误差减小约0.55, 更接近于人眼主观测试结果, 具有更好的评价性能。     

图像融合质量客观评价方法

 随着图像融合技术的快速发展,科学的图像融合质量客观评价对选择合理的融合算法以及研究新的融合算法具有重要的指导意义,成为图像质量评价研究的热点。理想的图像质量客观评价方法可以给出与人主观感受相一致的量化指标。对目前已提出的多种图像融合质量客观评价算法进行综述。简要介绍了基本的客观评价指标;将基于边缘保持度、基于结构相似度、基于信息论以及基于对比度的4类客观评价算法分别进行了介绍,着重分析和比较了各类算法的思路及特点;总结融合图像质量客观评价算法的研究趋势,指出无参考图像与彩色融合图像的质量评价方法是未来重要的发展方向。     

灰度夜视融合图像质量结构相似度评价方法

针对灰度夜视融合图像质量评价问题,提出利用构造的参考图像与融合图像进行结构相似度比较的客观评价方法.分别利用均值、标准差、熵、平均梯度及空间频率等全像素统计指标作为构建参考图像的构造因子,利用权重协调输入源图像在参考图像中的比例关系,获得了融合图像质量加权结构相似度评价模型.考虑到结构相似度评价模型中的结构函数对于严重模糊或失真的图像不能很好地反映图像的结构变化,进一步提出了梯度结构相似度评价模型和平均联合熵结构相似度评价模型.利用主观评价实验比较提出的三种基于结构相似度的融合图像质量评价模型发现,平均联合熵结构相似度评价模型有更好的稳定性且更接近人眼主观感受.     

基于边缘的SSIM图像质量客观评价方法

在图像处理领域中,准确判断所处理图像的质量是一项关键技术.本文在基于结构相似度的图像质量评价方法的基础上,考虑了边缘信息对人眼感知结构的重要性,提出了基于边缘结构相似度的图像质量评价方法.实验中,对实验图像进行客观指标的提取与计算,最后统计分析实验数据.结果表明,该方法对图像质量的评价结果优于基于结构相似度的图像质量评价方法,能够正确反映图像质量且更加符合人眼的主观感受.     

基于小波高频的立体图像质量评价

根据小波变换的高频分量包含边缘及纹理等人眼比较关注的细节信息,提出了一种基于小波变换的高频重构的立体图像质量评价方法,包括左右视点质量评价和立体感评价两部分。通过模拟人类视觉系统处理原始和失真的左右视点图像,利用结构相似度算法得到左右视点质量评价值;用加权处理后的小波高频分量经过重构得到人眼关注的细节信息图,分别计算原始和失真的左右视点细节信息图的绝对差值图,利用结构相似度算法对两幅绝对差值图评价得到立体感质量评价值。将两种质量评价值进行加权融合得到最终的立体图像质量评价值。整体实验结果的Pearson线性相关系数在0.94以上,Spearman秩相关系数值在0.93以上,均方根误差值接近5.5,能较好地符合人眼视觉特性。     

基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法北大核心CSCD

针对单幅偏振图像在一定场景下无法提供充足信息的问题,结合强度图像和线偏振度图像的优势特征,提出一种基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法。利用密集连接卷积网络和梯度算子构建密集梯度卷积模块,并将该模块应用在生成器中,用以增强融合图像的纹理细节;构造多尺度结构相似度和L1范数相结合的损失函数,用以提高网络的整体性能。在ZJU-RGB-P数据集进行定性比较和定量分析,实验结果表明,所提算法具有更好的主观视觉感受,同时各项评价指标均得到明显提升。     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...     

基于双通道残差密集网络的红外与可见光图像融合

为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。     

基于邻域相似度的压缩感知鬼成像

为了提高压缩感知鬼成像的成像质量以及解决低采样率条件下成像失真度高的问题,提出一种基于邻域相似度的鬼成像(NSGI)方案。邻域相似度体现在图像像素间的关联性,携带关于物体结构的重要信息,在分析压缩鬼成像原理的基础上,利用邻域相似度来评价待探测目标。根据贪婪算法的原理,采用邻域相似度优化图像重构过程,并设置相关度阈值降低计算的复杂度。仿真和实验结果均表明,与传统方法相比,该方案可以在低采样率条件下获得高质量低失真度的图像,有利于推动鬼成像技术的实用化。     

Image quality assessment in multiband DCT domain based on SSIM

The performance of image quality assessment method based on SSIM (structural similarity) is better than the PSNR (peak signal to noise ratio), but the assessment effects of SSIM is poor for seriously blurred image, therefore, the model that combined HVS (human visual sensitivity) and SSIM was established. The basic idea is based on the human eye's sensitivity to different frequency distortion image, the image is two-dimensional discrete cosine transform frequency component into low, mid, high-frequency component, to obtain the frequency component of light, contrast and structural information, using Pearson coefficient for weight and sum processing to the sub-image according to frequency bands of different sensitive degree, finally, get the sharpness of the image. Through nonlinear regression analysis of objective assessment and DMOS, experiments showed that this method was closer to human perception than SSIM and GSSIM for serious blurred distortion image. At the same time, compared to conventional algorithm MAE (mean absolute error), MSE (mean square error) and PSNR, this model was more consistent with human visual characteristics.     

基于相似度的立体图像对中右视点图像质量评价方法

结合立体视频中左右视点图像序列之间的关系、模糊数学方法以及客观图像质量评价的特点,提出了一种用于立体视频图像中右视点图像进行质量评价的方法.该方法对在解码端通过重建左视点的图像序列对生成右视点图像序列进行基于相似度的图像质量评价.实验结果表明,该方法能较好地反映立体视频右视点图像的质量水平.     

Iterative block level principal component averaging medical image fusion

Image fusion is a method of integrating all relevant and complementary information from images of same source or various sources into a single composite image without any degradation. In this paper, a novel pixel level fusion called Iterative block level principal component averaging fusion is proposed by dividing source images into smaller blocks, thus principal components are calculated for relevant block of source images. Average of principal components of all the blocks provide weights for fusion rule, thus importance is given to blocks of source images. In this scenario, Iterations are incorporated in the form of size of blocks of source images which gives fusion results with maximum average mutual information. This algorithm is experimented for the fusion of noise free medical images and noise filtered of the same. The experimental results for both the cases show that the proposed algorithm performs well in terms of average mutual information and mean structural similarity index.     

基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取

针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择。实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求。     

基于人眼视觉系统的假彩色融合图像质量的评价方法

随着图像融合技术的发展,各种融合算法层出不穷,而很多情况下最终的融合图像是由人眼观察的,因此基于人眼视觉系统的图像融合质量评价显得尤为重要.为了能够模拟人眼对于融合图像的感知,得到融合后图像质量的客观评价,本文提出了一种基于色差理论的假彩色融合图像质量的评价方法.首先将源图像和融合图像转化到CIE L*a*b*均匀色空间,在频域对图像进行对比度敏感函数滤波,通过计算滤波后融合图像的色差判断图像的细节信息,在一定程度上色差越大信息越丰富;通过计算融合图像与源图像的色差判断融合图像与源图像的相关性,相关性越高,融合算法越好.通过融合图像的色差大小以及与源图像的相关性两个参量,得出融合算法的优劣.实验表明,与其他评价方法相比,本文提出的评价方法与人眼观察的结果较为一致.     

高准确度光学系统中材料非均匀性对成像质量的影响

利用Zernike多项式对用Zygo干涉仪测得的离散材料折射率数据进行了拟合,再使用光线光学的方法评价了系统的成像质量. 由于材料折射率分布的无规则性,在对包含非均匀介质的实际光学系统的模拟仿真和优化时,需要考虑选取材料不同部位加工成的透镜会对系统成像质量有不同的影响,而且加工好的透镜在装配过程中,绕着光轴旋转不同的角度同样会影响成像质量. 通过计算机模拟的方法预先选取材料的最佳部位以及找到最好的装配位置,从而提高了光学系统的性能.     

基于模糊逻辑的红外相机模拟器定量化仿真度评价框架

针对红外相机模拟器仿真度量化评价体系的现状,提出了一种基于模糊逻辑和模糊集思想的全新的理论框架.该框架是一种客观的、多尺度的评价体系,涉及到模糊逻辑、曲线相似度评价、图像质量评估以及信息论等多个交叉领域.和现有的单一尺度的评价方法相比,这种多尺度的仿真度评价分析系统综合考虑了成像系统的主要性能特性参量和系统输出图像的质量,具有更好的任务适应性,可以方便地量化和比较具有相同或相似需求的相机模拟器的仿真度结果.