新型可见光与红外图像融合综合评价方法.pdf

第 33卷 第 l0期 红 外 技 术 vol_33 No．10 2011年 l0月 InfraredTechnology Oct． 201l 新型可见光和红外图像融合综合评价方法 徐中中，曲仕茹 (西北工业大学 自动化学院，陕西 西安 710129) 摘要：针对单一因素指标对图像融合质量评价的局限性，提出了一种异源图像融合质量评价模型。首 先，计算出各融合图像的多种典型图像融合客观评价值，利用离散化将每项指标分为三类；然后运用 粗糙集对进行约简，消除冗余以及冲突指标，将简化的指标作为BP神经网络的输入样本，将融合图 像的主观评价结论样本作为模糊期望输出，通过学习生成网络；最后输入训练样本，得到输出的主观 评价指标。大量实验结果表明该方法评价结果合理，主客观评价有较好的一致性，为融合图像 自动化 评价的实现提供了有效的途径。 关键词：图像融合；综合质量评价；粗糙集；BP神经网络 中图分类号：TP391．4 文献标识码：A 文章编号：1001—8891(2011)lO一0568—06 A New ComprehensiveEvaluationofVisibleandInfraredImageFusion XUZhong—zhong，QUShi—ILl (CollegeofAutomation，NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xian710129，China) Abstract：Thispaperproposedanevaluationmodelfordifferentsourceimagefusionqualitytoresolvethe limitationsofsinglefactorindexonthequalityevaluation．Firstly，themodelcalculatedavarieytofytpical objectiveevaluationindexesofthefusionimagesandeachindexwasdividedintothreecategoriesby discretization，thenreducedtheindexsbVtheuseoftheroughsetandeliminatedtheredundancyandconflict， theninpuRedtheresidua1indexestoBPneuralnetworkandoutpuRedthesubjectiveevaluationconclusion sampleandtheneuralnetworkwasgenerated．Finally,themodelinpuRedthetestsamplestothetrainedBP neuralnetworkandgotthesubjectiveevaluationconclusion．Seriesofexperimenta1resultsshowthatthe methodisreasonableandconsistentwith subjectiveevaluationandprovidesavaluablewayofrthe realizationofautomaticfusionimageevaluation． Keywords：imagefusion，comprehensivequaliytevaluation，roughset，BPneuralnetwork 评价分数作为输出，来训练整个系统。但是 由于客观 引言 评价指标过于繁多，会导致得到的神经网络结构过于 在图像处理领域，图像的质量评价是个重要的环 复杂，也过于多样、不稳定。因此本文采用