25、图像融合评估方法研究与传统融合指标解析

图像融合评估方法研究与传统融合指标解析

在图像融合领域，有多个关键因素会对融合图像的质量产生显著影响。首先，融合策略对融合图像起着至关重要的作用，它不仅影响着最终的融合图像，还在很大程度上左右着融合的效果。其次，传感器噪声也是一个不可忽视的因素，在图像后处理过程中，噪声的干扰可能会导致对识别决策或分类决策做出错误判断。由于多传感器图像融合系统不可避免地会受到噪声干扰，因此研究融合系统的抗噪声性能显得尤为重要。

评估方法研究

基于区域融合的评估指标

图像区域在图像处理中是一个非常重要的特征。目前，图像区域特征在图像融合以及图像识别、视频压缩等其他领域都有广泛的应用。许多算法致力于在融合图像中保留图像区域的特征，以使融合图像中的信息更加完整。然而，现有的评估指标大多局限于基于像素级的客观评估，难以很好地反映算法的优劣，因此对融合图像区域进行客观评估十分必要。

基于图像融合客观评估指标的计算主要由两部分组成：
1. 图像分割 ：采用简单有效的K - means算法，将融合图像F分割成若干区域N，并把这N个区域的对应部分映射到融合前的相应源图像上，形成相互对应的三个区域。
2. 区域映射与联合区域互信息计算 ：区域映射将分割后的图像区域映射到其他图像，使图像中的像素归属于相应区域，获取图像区域像素的完整信息，便于后续在联合区域中计算互信息。

具体步骤如下：
1. 区域分割与映射 ：使用K - means算法将融合图像F分割为N个区域，并将这些区域映射到源图像A和B上。
2. 计算区域间的