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图像融合评价方法.docx
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图像融合的评价标准
对图像的观察者而言,图像的含义主要包括两个方面:一是图像的逼真度,
另一个是图像的可懂度。图像的逼真度是描述被评价图像与标准图像的偏离程度,
通常使用归一化均方差来度量。而图像的可懂度则是表示图像能向人提供信息的
能力。多少年来,人们总是希望能够给出图像逼真度和可懂度的定量测量方法,
以作为评价图像质量和设计图像系统的依据。
当前图像融合效果的评价问题一直没有得到很好的解决,原因是同一融合算
法对不同类型的图像,其融合效果不同;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: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。目前评价图像融合效果的方法可分为两类:即主观的
评价方法和客观的评价方法。在许多融合应用中,最终的用户都是人,人眼的视
觉特性也是非常重要的考虑因素。然而在人为评价融合方法的过程中,会有很多
主观因素影响评价结果。
同时,由于图像融合往往作为特定任务的预处理部分,因而融合性能的评价
取决于能否提高后续任务的性能。这就需要研究通用的、综合考虑主客观因素的
图像融合质量评价标准,使计算机能够自动选取适合当前图像的、效果最佳的算
法,从而为不同场合下选择不同的算法或同一融合算法中不同融合规则提供依据。
在实际应用中,如何评价图像融合算法的性能是一个非常复杂的问题。衡量
融合图像的效果时,应遵循以下原则:
(1) 合成图像应包含各源图像中所有的有用信息;
(2) 合成图像中不应引入人为的虚假信息,否则会妨碍人眼识别或后续的目
标识别过程;
(3) 在时空校准等前期处理效果不理想时,算法还应保持其可靠性和稳定性。
另外,可靠和稳定还包含这样的含义,无论在什么气候条件下算法的性能都不会
有太大的变化;
(4) 算法应将原始图像中的噪声降到最低程度;
(5) 在某些应用场合中应考虑到算法的实时性,可进行在线处理,到目前为
止,评价图像融合算法性能的方法可分为两类,即主观的评价方法和客观的评价
方法。
2.4.1 图像融合质量的主观评价方法
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。例如,找一些测
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