一種新的圖像融合效果評價算法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種新的圖像融合效果評價算法，該方法的具體步驟：1）結(jié)合先驗知識，應(yīng)用Delphi專家咨詢法確定圖像融合評價指標(biāo)體系（1-1）；2）并采用序關(guān)系分析法確定評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（1-2）；3）對評價指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理（1-3）；4）計算評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)度（1-4）；5）建立中介真值程度矩陣（1-5）；6）采用加權(quán)法評價圖像融合效果（1-6）。實驗結(jié)果表明，該評價方法具有較好的有效性、實時性和簡潔性。
【專利說明】一種新的圖像融合效果評價算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像融合效果評價算法，具體涉及到一種新的圖像融合評價算法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像融合在遙感、醫(yī)學(xué)、天氣預(yù)報、軍事目標(biāo)識別等諸多領(lǐng)域存在著重要而廣泛的應(yīng)用前景。近年來，人們提出了很多圖像融合的算法，包括HIS變換法、PCA變換法、小波變換法等。相對于圖像融合算法研究的多樣性，圖像融合效果評價的研究相對較少，而全面、客觀的評價不僅可以比較各個融合算法的優(yōu)劣，還對現(xiàn)有融合算法的改進(jìn)和研究新的融合算法具有重要的指導(dǎo)意義和參考價值。
[0003]已有的圖像融合效果評價方法主要包括主觀評價和客觀評價兩大類。主觀評價是指以人作為融合圖像的觀察者，通過目測的方式對融合圖像進(jìn)行評價。顯然，主觀評價方法可以對特征信息明顯的圖像進(jìn)行快速的評價，但該評價結(jié)果受觀察者的經(jīng)驗和興趣、心理因素以及觀察條件等影響，容易導(dǎo)致誤判；客觀評價是通過融合圖像與參考圖像之間的量化公式對圖像融合性能進(jìn)行定量分析和判斷。目前，客觀評價方法包括:1)基于信息論的評價方法，如信息熵、交叉熵、綜合熵等；2)基于統(tǒng)計特性的評價方法，如平均梯度、峰值信噪比、空間頻率等；3)基于相關(guān)性的評價方法，如偏差指數(shù)、相關(guān)系數(shù)、結(jié)構(gòu)相似度等。但由于應(yīng)用場合和融合目的的多樣性，使得從不同角度建立的客觀評價指標(biāo)之間存在不一致性，很有可能出現(xiàn)相互矛盾的評價結(jié)果。
[0004]在上述單項評價指標(biāo)的基礎(chǔ)上，許多學(xué)者提出了各個綜合評價方法。綜合評價方法是利用非線性方法或者智能計算等方法將單因素評價指標(biāo)綜合起來的一種客觀評價方法。此類方法通過引入先驗知識，能及時地分析比較各個融合圖像的性能，為選取適當(dāng)?shù)娜诤纤惴ㄌ峁├碚撘罁?jù)。
[0005]例如文獻(xiàn)[I]采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對圖像融合效果進(jìn)行評價，考慮到灰色關(guān)聯(lián)分析模型要求評價指標(biāo)個數(shù)必須大于3個，因此文獻(xiàn)[I]算法容易導(dǎo)致誤判。 [0006]其中文獻(xiàn)[I]為何貴清，陳世浩，田沄.多傳感器圖像融合效果評價研究[J].計算機(jī)學(xué)報，2008，31 (3):486-491.[0007]中介數(shù)學(xué)是由我國學(xué)者朱梧檟和肖奚安提出，以中介邏輯演算系統(tǒng)作為推理工具，建立了以中介公理集合論為主要內(nèi)容的中介數(shù)學(xué)系統(tǒng)。中介數(shù)學(xué)系統(tǒng)是處理信息的含糊和不確定性問題的數(shù)學(xué)工具，與模糊數(shù)學(xué)相比，中介數(shù)學(xué)具有堅實的邏輯基礎(chǔ)，具有客觀性和科學(xué)性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的給出圖像融合效果綜合評價方法，具體是一種新的圖像融合效果評價方法。具體流程如下:
[0009]不妨假設(shè)有m個待評測的融合圖像，根據(jù)中介真值程度理論，綜合評價算法的具體步驟如下所示:[0010]步驟1:確定評價指標(biāo)體系
根據(jù)融合目的和專家經(jīng)驗等先驗知識，采用Delphi專家咨詢法確定圖像融合效果評價指標(biāo)體系，包括交叉熵、互信息、均方誤差、均方根誤差和峰值信噪比。
[0011]步驟2:確定評價指標(biāo)權(quán)重
[0012]確定評價指標(biāo)+ (j=l，2，…，n)，并應(yīng)用序關(guān)系分析法確定評價指標(biāo)權(quán)重Wj(j=l, 2，…，η),得到權(quán)重向量為w (W1,…，wn)T ；
[0013]步驟3:評價指標(biāo)無量綱處理
[0014]根據(jù)m幅圖像對應(yīng)于η項評價指標(biāo)的值，應(yīng)用公式(I)得到融合圖像Ii的無量綱化屬性向量 Xi=Ui (I) ,Xi (2)，..., Xi (η))；
【權(quán)利要求】
1.一種新的圖像融合效果評價算法，該算法的具體步驟如下:1)結(jié)合先驗知識選取圖像融合評價指標(biāo)；2)采用序關(guān)系分析法確定評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；3)對評價指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理；4)計算指標(biāo)標(biāo)度；5)建立中介真值程度矩陣；6)采用加權(quán)法評價圖像融合效果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的圖像融合效果評價算法，其特征在于采用序關(guān)系分析法確定評價指標(biāo)的權(quán)重。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新的圖像融合效果評價算法，其特征在于采用中介真值理論建立評價算法，其中中介真值程度函數(shù)為
【文檔編號】G06T7/00GK103810689SQ201210440108
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2012年11月6日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月6日
【發(fā)明者】鄭夏銘, 田衛(wèi)平 申請人:西安元朔科技有限公司