[发明专利]基于子空间辨识方法的彩色融合图像质量评价方法

说明书

本发明涉及一种彩色融合图像质量评价建模方法，属于图像处理中图像融合技术领域。本发明构基于子空间辨识方法的建立了彩色融合图像质量评价方法，具体步骤如下：1)海天、绿色植物和城镇建筑典型场景的图像；2)针对图像进行预处理，获得图像的单一质量主观评价数据与图像综合质量的主观评价数据；3)单一质量主观评价结果与图像综合质量的主观评价结果分别作为输入和输出项，基于子空间辨识方法建立单一质量评价与综合质量评价的模型。本发明可以广泛应用在图像质量评价已经主观评价数据建立客观评价模型中。

技术领域

本发明涉及一种基于人眼视觉特性的融合图像感知清晰度评价方法，属于图像处理中融合技术领域。

背景技术

近年来，随着多波段图像传感器技术的发展，多波段图像融合技术已有实用的系统和装备获得成功的应用。使观察者获得更准确的场景理解是融合图像的主要目的之一，清晰的融合图像更有利于观察者对图像场景内容的理解，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。对于不同波段获取的同一组源图像，采用不同的彩色融合方法可能得到截然不同的融合效果。此外，在不同应用条件下(例如应用场景、目的和视觉任务等)，相同融合算法的性能表现也不尽相同。因此，评价融合算法的优劣，即评价彩色融合图像的质量，成为彩色(夜视)融合技术研究和系统设计的重要环节。不断涌现出的融合算法和系统装备，使得科学评价融合图像质量成为技术研究和系统应用迫切需要解决的焦点问题之一。目标清晰度(Sharpness of the Target,ST)是衡量图像质量时常用的评价指标。目标清晰度是指目标中细节纹理以及目标边缘的可辨识程度。清晰的目标更容易被探测。目标与背景对比度(Contrast between the Target and Background,CTB)是影响人眼对融合图像中热目标探测的主要因素之一。人眼在很大程度上，依赖目标和背景对比度来发现目标。目标与背景对比度越大，观察者发现该目标所用的时间越短、判断准确度越高，即目标探测性越好。结合人眼视觉特性，发展彩色融合图像无参考图像的客观评价方法，建立基于目标探测的图像综合质量(Comprehensive Quality Based on targetdetectability,CQTD)与目标清晰度和目标与背景对比度之间的关系模型，能够有效的评价彩色融合图像满足特定应用需求的能力，衡量融合图像是否有利于观察者快速、准确的发现目标。

发明内容

本发明的目的是针对目前国内外对彩色(夜视)融合图像质量的评价理论和方法研究的不足，提供一种基于子空间辨识方法的彩色融合图像质量评价方法。本发明采取以下技术方案：基于子空间辨识方法的彩色融合图像质量评价方法，其包括以下几个步骤：

1)采集海天、绿色植物和城镇建筑3种常见场景的图像；

2)对采集的图像进行主观评价，并对单一图像质量评价结果和综合图像质量评价结果进行预处理；

3)依据主观评价结果建立客观的基于单一图像质量评价与综合图像质量的客观模型。

所述步骤1)，图像中热目标可以是人、车辆或船只等，每幅图像包含唯一的热目标。同一场景的可见光与红外源图像以及使用不同融合算法得到的彩色融合图像为一组，每类典型场景包含20组实验图像，一共60组图像。

所述步骤2)，采用八种不同的可见光与红外彩色融合算法产生实验使用的480幅彩色融合图像进行评价结果。获得3种典型场景480幅图像对应CTB，ST和CQTD三方面指标的评价分数。

所述步骤3)，基于子空间方法，建立单一图像质量评价结果与图像综合质量评价结果模型，即基于主观评价结果，建立客观评价模型。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：