[发明专利]一种基于视觉任务的彩色融合图像质量评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于视觉任务的彩色融合图像质量评价方法，属于图像处理中彩色融合技术领域。

背景技术

近年来，随着多波段图像传感器技术的发展，多波段图像融合算法研究受到人们的普遍重视，其中可见光和红外的彩色(夜视)图像融合方法充分利用人眼彩色视觉特性，可有效提升目视光电成像系统对场景目标的探测、识别能力，减小虚警率和识别错误，在态势感知、目标探测等方面展现出广泛的应用前景，并已有实用的系统和装备获得成功的应用。同时，如何评价融合效果，即如何评价融合图像的质量，成为图像融合技术和系统设计的重要环节。目前，对彩色(夜视)融合图像质量的评价尚没有国内外公认的理论，缺乏相应的评价测试方法及装置，缺乏适用于装备生产的融合质量客观评价系统，直接影响到对彩色夜视成像系统的评价，严重阻碍了彩色夜视系统装备的推广应用。

图像质量评价可分为主观评价和客观评价。主观评价由有经验的观察者根据主观感知来评价图像的质量；客观评价方法依据模型给出的量化指标，模拟人类视觉系统感知机制衡量图像质量，达到与主观评价相一致的评价结果。由于人眼是彩色融合图像的最终接受者，主观评价能给出最可靠的图像质量评价结果。通过大量的观察者主观评价得到的平均意见分数，是衡量图像质量最准确的方法。因此，图像质量的主观评价是客观评价模型研究的基础。目前，国际上主要研究基于视觉任务的彩色夜视融合图像质量主观评价，其包括目标探测定位与识别、场景识别和态势感知等。然而，主观评价不适用于大批量装备，需要进一步发展客观评价模型。观察者对图像质量的主观感觉受到多种因素的影响。前人研究并提出的图像质量客观评价指标，例如对比度、清晰度和颜色协调性等，可以从不同的方面反映图像质量属性，但是难以衡量彩色融合图像的综合质量。红外与可见光彩色融合图像通常具有其特定的应用目的，如何基于视觉任务进行彩色融合图像质量的综合评价是目前亟待解决的难题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足，建立一种针对视觉任务的图像质量综合评价方法，该方法提出的两个评价指标具有针对性，能够衡量彩色融合图像的综合质量。

该方法包括如下步骤：

第一步：针对多幅典型场景的可见光与红外彩色融合图像，采用符合国际标准要求的主观评价实验，得到每一幅图像对应的4个单一质量属性和2个基于视觉任务图像感知质量参数的人眼主观评价分数；

其中，所述单一质量属性包括目标与背景的感知对比度PCTB、清晰度S、颜色协调性CH和颜色自然感CN；

所述基于视觉任务图像感知质量参数包括：基于目标探测的图像感知质量PQTD和基于场景理解的图像感知质量PQSU；其中，对PQTD评价时，要求观察者衡量图像中目标的可探测性，以是否有利于观察者快速、准确的发现图像中的目标为评价标准给出评价分数；对PQSU评价时，要求观察者不考虑目标是否可探测，而是综合考虑各方面图像质量属性，将融合图像是否利于观察者对图像场景内容直观准确的理解为判断标准给出评价分数；

第二步：根据实验所得数据，利用回归分析方法建立每个基于视觉任务图像感知质量参数与单一质量属性之间的线性关系，从而获得PQTD和PQSU的回归模型；

其中，在针对PQTD和PQSU分别建立回归模型时，以4个单一质量属性为备选的自变量，采用逐步回归法向回归方程逐步引入自变量，并进行共线性诊断，最终得到符合显著性检验标准并且不存在严重多重共线性问题的最优回归方程；回归模型形式如下：

PQTD＝b₁×PCTB+b₂×S+b₀

PQSU＝c₁×CH+c₂×S+c₀

b₀、b₁、b₂、c₀、c₁、c₂为回归模型中的系数；

第三步：在对彩色融合图像质量进行评价时，获得最优回归方程中自变量的值，代入回归模型得到PQTD和PQSU。

采用上述方法，当第一步中分别针对植物、海天和城镇建筑物背景的三种典型场景，获得可见光与红外彩色融合的多幅图像并评分时，最终获得PQTD和PQSU的回归模型分别为：

PQTD＝0.714PCTB+0.314S-0.025    (1)

式(1)的决定系数R²＝0.921，表示92.1％的PQTD变化可用PCTB和S来线性表示；