基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法

基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法

ID:46599036

大小:278.49 KB

页数:5页

时间:2019-11-26

基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法_第1页
基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法_第2页
基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法_第3页
基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法_第4页
基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法_第5页
资源描述:

《基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、September2010Vol.41No.3(serialNo.140)航空电子技术AVIONICSTECHNOLOGY基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法储彬彬,向晓卒(解放军炮兵学院信息工程教研室,合肥230031)[摘要]利用contourlet能有效表示图像的边缘和轮廓信息的特点,并将其引入到图像融合后的评价中,提出了一种基于Contourlet的结构相似度(SSIM)图像融合质量评价方法。以失真信道模拟融合过程,通过对标准参考图像与融合图像之间的结构相似度来实现对融合方法、融合规则性能优劣的评判。实验表明该方法与主观评价方法有很好的一

2、致性,且与经典的SSIM算法相比具有更好的区分度。[关键词]图像质量评价;contourlet;结构相似度(SSIM);图像融合[中图分类号]TN919.8[文献标识码]A[文章编号]1006-141X(2010)03-0010-05AMethodforSSIMImageFusedQualityAssessmentBasedonContourletCHUBin-bin,XIANGXiao-zu(InformationEngineeringT&RSectionofArtilleryAcademy,PLAHefei230031,China)Abstract:AsCon

3、tourlettransformcangiveanasymptoticrepresentationofedgesandcontoursinimagebyvirtueofitscharacteristicsofmulti-directionandflexibility,itisintroducedintothequalityassessmentoffusedimage.Anewmethod(SSIM)forfusedimagequalityassessmentbasedonContourletandstructuralsimilarityofimagesisprop

4、osedinthispaper.Weintroducedistortionchanneltosimulatethefusion,thatiscomparingthestructuralsimilaritybetweenreferenceimageandthefusedimagetoachievetheevaluationoftheperformanceoffusionmethod.Accordingtothisalgorithm,asetofexperimentsareimplemented.Theresultsillustratethattheproposedm

5、ethodhasagoodconsistencywiththemethodofsubjectiveassessment,aswellasbetterdifferentiationcomparedtotheclassicalSSIMalgorithm.Keywords:imagequalityassessment;contourlet;SSIM;imagefusion题,其中研究符合主观评判的图像融合质量的评价1引言方法就是一个热点问题。图像融合质量评价问题在随着图像融合技术的发展和使用,评价这些融智能图像融合中占有重要地位,没有有效的评价就合算法的性能也变得非常重

6、要。多年来,图像融合没有信息的反馈,若能将一些先验知识引入到图像的研究重点主要集中在融合算法的研究,有不少学融合处理中,必将有效改善图像融合的性能。者提出了各种图像融合方法,如均值方法、主成分目前,对图像融合质量的评价仍然以人眼主观分析法、基于金字塔分解的方法、小波变换方法、评判为主,这主要是因为在实际应用中作为基准的神经网络方法等。图像融合还有许多有待解决的问理想图像很难确定,并且所选的判断标准要与实际10基于contourlet的SSIM图像融合质量评价方法储彬彬等2010年9月第41卷第3期(总第140期)应用对象相关,对不同的应用环境和目的要采用不分解

7、层上对应对应位置像素的灰度值大小来确定同的评价方法。现在大多数的客观评价方法还无法融合后分解上该位置的像素值,主要有以下三种:做到与主观评价相一致,这也导致了图像融合质量·直接替换,即取源图像A或B的分解子图系客观评价方法在使用时必须与主观评价方法相结数作为融合图像F的低频系数;合,因而研究符合主观评价的图像融合质量客观评·系数(或绝对值)取大,即取源图像A和B价方法具有重要意义。的分解子图中系数(或系数的绝对值)大的系数作根据Contourlet变换能有效地反映图像信息的为融合图像F对应像素的系数;视觉感知特性,本文研究了一种基于Contourlet变·加权平均

8、,即取源图

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。