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红外与可见光融合图像的质量评价

王宇庆 王索建

王宇庆, 王索建. 红外与可见光融合图像的质量评价[J]. 中国光学(中英文), 2014, 7(3): 396-401. doi: 10.3788/CO.20140703.0396
引用本文: 王宇庆, 王索建. 红外与可见光融合图像的质量评价[J]. 中国光学(中英文), 2014, 7(3): 396-401. doi: 10.3788/CO.20140703.0396
WANG Yu-qing, WANG Suo-jian. Quality assessment method of IR and visible fusion image[J]. Chinese Optics, 2014, 7(3): 396-401. doi: 10.3788/CO.20140703.0396
Citation: WANG Yu-qing, WANG Suo-jian. Quality assessment method of IR and visible fusion image[J]. Chinese Optics, 2014, 7(3): 396-401. doi: 10.3788/CO.20140703.0396

红外与可见光融合图像的质量评价

doi: 10.3788/CO.20140703.0396
基金项目: 

中国博士后科学基金资助项目(No.20080441004)

详细信息
    作者简介:

    王宇庆(1979- ),男,吉林长春人,博士后,助理研究员,2002年、2005年于吉林大学分别获得学士、硕士学位,2008年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得博士学位,2008~2010年在中国科学院长春光学精密机械与物理研究所机械工程博士后流动站工作,主要从事图像质量评价、图像增强、图像融合、FPGA设计、群体智能方面的研究。E-mail:wyq7903@aliyun.com

    通讯作者:

    王宇庆

  • 中图分类号: TP391.4

Quality assessment method of IR and visible fusion image

  • 摘要: 为了提高融合图像质量评价中评价结果与人眼视觉特性的一致性,分析了现有融合图像质量评价方法,提出了一种基于图像结构信息复数表示的融合图像质量评价方法,通过计算图像亮度分量的梯度,构成了一种表征图像结构信息的梯度复数矩阵,用该矩阵表征图像的结构信息。考虑到复数无法计算互信息等参数,将分块奇异值分解后得到的矩阵作为度量矩阵,采用该矩阵计算了两种融合图像质量评价方法。实验结果表明,该方法提高了评价结果与人眼视觉特性的一致性,对于融合效果较好的金字塔和小波方法给出了3.748 5和3.722 2的评价结果,与人眼视觉特性的一致性优于传统方法。

     

  • [1] 杨云,岳柱. 基于融合图像轮廓矩和Harris角点方法的遮挡人体目标识别研究[J]. 液晶与显示,2013,28(2):273-277. YANG Y,YUE ZH. Human body target recognition under occlusion based on fusion of image contour moment and harris angular points[J]. Chinese J. Liquid Crystals and Displays,2013,28(2):273-277.(in Chinese) [2] XYDAES C,PETROVI V.Objective image fusion performance measure[J]. Electronic Letters,2000,36(4):308-309. [3] QU G H,ZHANG D L,YAN P F. Information measure for performance of image fusion[J]. Electronics Letters,2002,37(7):313-315. [4] 王宇庆. 基于梯度复数矩阵的图像质量评价方法[J]. 计算机技术与发展,2013(1):63-66. WANG Y Q.Image quality assessment based on gradient complex matrix[J]. Computer Technology and Development,2013(1):63-66. (in Chinese) [5] PETROVIC'V S,XYDEAS C S. Gradient-based multiresolution image fusion[J]. IEEE T. Image Processing,2004,13:28-237. [6] 王宇庆. 局部方差在图像质量评价中的应用[J]. 中国光学,2011,4(5):531-536. WANG Y Q. Application of local variance in image quality assessment[J]. Chinese Optics,2011,4(5):531-536. (in Chinese) [7] 骞森,朱剑英. 基于奇异值分解的图像质量评价[J]. 东南大学学报 (自然科学版),2006,36(4):643-646. QIAN S,ZHU J Y. Image quality measure using singular value decomposition[J]. J. Southeast University(Natural Science Edition),2006,36(4):643-646.(in Chinese) [8] SHNAYDERMAN A,GUSEV A,ESKICIOGLU A M. An SVD-based grayscale image quality measure for local and global assessment[J]. IEEE T. Image Processing,2006,15(2):422-429. [9] NARWARIA M,LIN W S. Objective image quality assessment based on support vector regression[J]. IEEE T. Neural Networks,2010,21(3):515-519. [10] NARWARIA M,LIN W S. Scalable image quality assessment based on structural vectors[J]. IEEE,2009:1-6. [11] 王宇庆,朱明. 评价彩色图像质量的四元数矩阵最大奇异值方法[J]. 光学 精密工程,2013,21(2):469-478. WANG Y Q,ZHU M. Max singular value method of quaternion matrix for evaluating color image quality[J]. Opt. Precision Eng.,2013,21(2):469-478.(in Chinese) [12] 姚军财. 基于人眼对比度敏感视觉特性的图像质量评价方法[J]. 液晶与显示,2011,26(3):390-396. YAO J C. Image quality assessment method based on contrast sensitivity characteristics of human vision system[J]. Chinese J. Liquid Crystals and Displays,2011,26(3):390-396.(in Chinese) [13] SHEIKH H R,WANG Z,CORMACK L,et al.. LIVE image quality assessment database release [EB/OL].[2013-7-18].http://live.ece.utexas.edu/research/quality.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-14
  • 修回日期:  2014-02-16
  • 刊出日期:  2014-05-25

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