基于多尺度局部方差的图像融合质量评价算法  

Image Fusion Quality Assessment Algorithm Based on Multi-scale Local Variance

作　　者：罗兰[1] 杜钦生[2] 

机构地区：[1]吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025 [2]长春大学计算机科学与技术学院,长春130022

出　　处：《计算机工程》2017年第2期264-267,共4页Computer Engineering

基　　金：吉林省自然科学基金(2015323;2015327);吉林省科技发展计划项目(20140101206jc-19)

摘　　要：为对视觉信息的失真做出预测,提出一种基于局部方差的图像融合质量评价算法。采用多尺度表示技术在不同尺度上分析图像,从而达到精确评估图像融合算法性能的目的。算法分为3个步骤:图像多尺度分解,层层比较源图像和融合图像的相似度,合并所有的相似度以获得最终评分。参数选择实验和融合算法比较实验结果表明,提出算法的评价结果与主观评价一致,具有较高的可靠性。In this paper,an image fusion quality assessment algorithm based on local variance is proposed to predict the distortion on visual information.Considering that multi-scale representation technology allows for image analysis in different scale,multi-scale image representation is used to accurately evaluate the performance of image fusion algorithm.The proposed algorithm contains three steps,multi-scale image decomposition,measuring similarities of source image and fused image layer by layer,and merging all similarities to get the final score.Experimental results of parameter selection and fusion algorithms comparison show that the evaluation result of the proposed algorithm is consistent with the subjective evaluation and has high reliability.

关 键 词：图像处理 图像融合 质量评价 局部变量 多尺度图像表示 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]