圖像融合技術原理-資料下載頁
2025-10-09 21:22本頁面
【導讀】圖像融合就是通過一種特定算法將兩幅或多幅圖像合成為一幅新圖像。圖像融合系統(tǒng)的層次劃分為：像素層融合、特征層融合、決策層。融合，目前絕大多數融合算法研究都集中在這一層次上。圖像預處理技術主要包。理想圖源，所以一般采用較易實現(xiàn)的評價標準，結合主觀視覺給出最合理的評價。①對圖像進行預處理，如去除噪聲、圖像配準等；信息的可檢測性和最大限度地簡化數據，從而改進圖像融合的效果。一幅原始照片的灰度值是空間變量的連續(xù)函數。等于原始圖像的頻譜，因此重建像與原始圖像可以完全相同。局部區(qū)域大小可以是固定的，也可以是逐點隨灰度值大小變化的。圖像復原的代數方法是以最小二乘法最佳準則為基礎。求一估值，使優(yōu)度準則函數值最小。這種方法比較簡單，可推導出最小二乘法維納濾波器。納濾波器成為理想的反向濾波器。變?yōu)楦m合于機器處理的形式，以便于數據抽取或識別。時往往要用不同的方法，反復進行試驗才能達到滿意的效果。
【正文】 （ 27） 在式 261 中，有輸入圖像可以得到 ()Tr，所以 27 式中的關鍵時如何確定1H? ，這樣就能使輸出圖像得到變換后的灰度級 z。 5 圖像融合評價 在前面的小節(jié)中，已經介紹了多種圖像融合方法，對相同的圖像處理后，不同的融合方法可以得到不同的融合效果，如何評價融合的結果，是圖像融合的一個重要步驟。對圖像觀察者而言，圖像 的含義主要包括兩個方面 ,一個是圖像的逼真度，另一個是圖像的可理解性?，F(xiàn)有的圖像融合性能評價的方式可分為：融合質量主觀評價和融合質量客觀評價。 主要的客觀評價方法 :由于不存在理想的標準參考圖像，因而我們采用基于融合圖像自身統(tǒng)計特性以及反映融合圖像與源圖像之間關系的性能指標客觀地評價圖像的融合效果。 ① 圖像均值（ Average Value AV） 均值的大小表示了圖像像素值的平均大小，它是屬于統(tǒng)計特性的評價指標。圖像的均值定義為： 11001 ( , )mnijM A i jmn????? ? ?? （ 28） 式 28 中 (, )Ai j 表示圖像在該點的像素值； m和 n分別為圖像的寬度和高度；M 為均值。 ② 標準偏差（ Standard Deviation） 標準偏差是由均值間接求得的，圖像的標準偏差反映了圖像像素值的分布情況。標準偏差的定義為： 11 2001 [ ( , ) ]mnijS D A i j Mmn??????? ?? （ 29） 標準差越大，灰度級分布越分散，目視效果越好。 ③ 信息熵 （ Entropy） 信息熵是衡量圖像信息豐富程度的一個重要指標，融合圖像的熵越大，說明融合圖像的信息量增加得越多，圖像的融合效果越好。其定義如下： 120 lo g ( )LiiiH P P????? （ 30） 其中， L 表示融合圖像 F的總灰度級數，行數和列數為 mn? ， iP 表示灰度值為 i 的像素數目 iN 與圖像總像素數 N之比，即 : /iiP N N? ，其反映了圖像中灰度值為 i 的像素的概率分布，可看作是圖像的歸一化直方圖。 ④ 平均梯度（ Average Gradient） 平均梯度也稱為清晰度，它反映了圖像中的微小細節(jié)反差與紋理變化特征，同時也反映了 圖像的清晰度，其定義為： 11 22001 ( ) / 2mn xyijg I Imn????? ? ? ? ?? ?? (31) 式 31 中 xI? 與 yI? 分別為 x 與 y 方向上的差分。一般來說，圖像的平均梯度越大，表示圖像越清晰度，融合效果也越好。 ⑤ 相關系數（ Correlation Coefficient） 相關系數反映了兩幅圖像的相關程度，兩幅圖像的相關系數越接近于 1，表明圖像的接近度越好，其定義為： ,22,[ ( ( , ) ) ( ( , ) ) ]( , )[ ( ( , ) ) ] [ ( ( , ) ) ]iji j i jA i j A B i j BC A BA i j A B i j B? ? ??????? (32) 式 32 中 (, )Ai j 和 (, )Bi j 分別為兩幅圖像的灰度值， A 和 B 分別為其均值。在實驗中，假設 B為融合的結 果， A為參考圖像，若將 B與理想的標準參考圖像進行比較，很容易客觀反映融合結果的好壞。但是，在實際中，很難存在這樣的理想的標準參考圖像，所以在實驗中，本文選擇了輸入的可見光圖像作為參考圖像A。因此，就需要通過客觀指標，結合主觀分析來進行判斷。
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