多传感器图像融合效果评价方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第1O卷第2期电光与控制Vo1．10№．22003年5月ELECTRoNICSoPTICS&CoNTRoLMay2003文章编号：1671—637X(2003)02—0031—05多传感器图像融合效果评价方法研究夏明革，何友。，黄晓冬(1_海军工程大学兵器工程系，湖北武汉430033；2．海军航空工程学院电子工程系，山东烟台264001)摘要：采用多传感器图像融合方法，利用信息在多个测度空间的互补性可得到更多的有用信忠。融合后的图像应保留原图像的重要细节，且不引入会影响图像后续处理的虚假信息，这就需要对融合的效果进行评判，而融合

2、图像质量的评价问题目前还是图像融合研究的一个薄弱环节。讨论了融合图像质量的评价问题，提出带反馈信息图像融合的结构模型。评述了融合图像的单因素评价、模糊积分综合评价、D—S证据理论综合评价、粗糙集理论的评价方法、以信息量为标准的评价、加权求和法综合评价等方法。关键词：图像融合；结构模型；融合评价中图分类号：TP212；TN911．73文献标识码：A上n，errnOrmanCemeasurerul’es0Inmul⋯tl-sensorl●maget一-USl●0nXIAMing—ge，HEYou。，HUANGXiao—dong(1．Dept．ofWeaponryEng．，Nava

3、lUniv．ofEngineering，Wuhan430033，China；2．Dept．ofElectronicEng．，NavalAeronauticalEngineeringInstitute，Yantai264001，China)Abstract：Asaresult，multi—sensorimagefusioncantransformincomplete，inconsistent，orim—precisedataprovidedbyindivt~aalsensorsintomoreusefulinformation．TherearetWOessentialrequi

4、rementsforimagefusion：(1)patternconservation：importantdetailsofthecomponentim—agesmustbepreservedinthecompositeimage；and(2)spuriouselementsavoidance：itmustnotintroduceanynewpatternelementsorartifactsthatcouldinterferewithsubsequentimageanaly—sisandreconstruction．Performancemeasureofmulti—se

5、nsorimagefusionisakeyprobleminim—agefusion．Animagefusionstructuremodelwithfeedbackinformationandsomeissuesthatshouldbesolvedinthefutureareproposedinthispaper．PerfclrmancemeasurerulesofD—Stheo—ry，roughset，averagedmethodandSugerointegraletc．arealsodiscussed．KeyWords：imagefusion；structuremodel

6、；fusionevaluation医学图像处理以及军事应用等领域有着广泛的应用0引言潜力。一般要求融合后的图像：图像融合是多传感器信息融合的一个重要分1)充分利用各源图像互补信息；支，在自动目标识别、遥感、机器人、智能制造系统、2)更适合人的视觉感受；3)适合进一步分析的需要；收稿日期：2002—07—26修定日期：2002—09—094)合在一起编码，压缩数据量，便于通讯等。基金项目t国家自然科学基金资助项目(批准号：60172033)通常，图像融合可分为以下几个层次：信号级融全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目合、像素级融合、特征级融合、符号级融合rH]。像素(编号：

7、200036)级融合是将各源图像中对应的像素进行融合，它是作者简介：夏明革(1967一)，男，吉林安图人，工程师，博士研特征级和符号级融合的基础。对图像融合效果评价，究生，主要从事图像融合、计算机视觉等研究。是本领域的薄弱环节。检索1999"--2001一年国际信息何友，副院长，博士，教授，博士生导师．融合年会论文集、SPIE相关论文集、IEEE的相关会维普资讯http://www.cqvip.com32电光与控制第10卷刊及会议论文集未见到将多因素用于图像融合效果3图像融合客观评价方法评价的文献，检索