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        灰色關(guān)聯(lián)度在紅外與微光圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究

        2016-07-23 20:15:38張維朋
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年17期
        關(guān)鍵詞:圖像融合灰色關(guān)聯(lián)度

        摘要:為了能夠準(zhǔn)確、客觀地評(píng)價(jià)融合圖像的質(zhì)量水平,選取微光與紅外的圖像融合五種算法的4個(gè)客觀評(píng)價(jià)指標(biāo),即:信息熵、交互信息量、交叉熵、標(biāo)準(zhǔn)差,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)五種圖像融合算法的指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估。結(jié)果表明:,HIS變換法關(guān)聯(lián)度最大,圖像融合質(zhì)量最好,Harr小波變換法次之,主成分法第三,平均法第四,梯度金字塔法第五,圖像融合質(zhì)量較差?;疑P(guān)聯(lián)分析法的綜合評(píng)價(jià)方法能夠?qū)t外與微光圖像融合質(zhì)量進(jìn)行客觀、定量地進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        關(guān)鍵詞:圖像融合;灰色關(guān)聯(lián)度;圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)

        中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)17-0152-03

        1 引言

        圖像和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展促進(jìn)了多傳感器圖像融合技術(shù)的發(fā)展。圖像融合的目的是把多個(gè)圖像傳感器獲得的互補(bǔ)或冗余的信息融入一個(gè)圖像中,圖像融合的質(zhì)量反映了所采用的融合方法科學(xué)性,因此其評(píng)價(jià)方法一直是研究的焦點(diǎn)[1]。圖像融合質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法有主觀評(píng)價(jià)方法和客觀評(píng)價(jià)方法。主觀的評(píng)價(jià)方法如MOS(Mean Opinion Score) [2],根據(jù)圖像視覺(jué)效果使觀察者對(duì)相同圖像質(zhì)量高低進(jìn)行打分,并進(jìn)行加權(quán)平均給出圖像質(zhì)量的綜合得分。此方法由于觀察者自身的知識(shí)水平,情感,和審美疲勞等因素的影響,評(píng)價(jià)結(jié)果穩(wěn)定性較差[3]。圖像融合質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)方法根據(jù)一些指標(biāo)的計(jì)算與比較,對(duì)圖像融合結(jié)果的進(jìn)行客觀、直接的評(píng)價(jià),客觀評(píng)價(jià)方法是多種多樣,到目前為止沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法[4]。

        目前已提出了大量的圖像融合方法,這些圖像融合算法特點(diǎn)各異,它們的實(shí)驗(yàn)環(huán)境不同,使用條件不同,使得這些圖像融合算法在實(shí)際應(yīng)用中難以選擇,因此有必要對(duì)這些算法進(jìn)行評(píng)估,一方面算法的評(píng)估可以得到不同的評(píng)價(jià)指標(biāo),根據(jù)需要選擇合適的圖像融合算法,另一方面可以揭示算法的不足,提供改進(jìn)方向。本文在多種圖像融合算法評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算出參考數(shù)列與比較數(shù)列之間的灰色關(guān)聯(lián)度,合理地評(píng)價(jià)出各類圖像融合質(zhì)量算法的優(yōu)劣,為圖像融合算法評(píng)價(jià)提供新思路。

        2 研究方法

        2.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析法

        灰色系統(tǒng)理論是1982年由鄧聚龍教授首先提出的,是一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息、不確定性問(wèn)題的新方法[5],其中灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的理論基礎(chǔ),它是灰色理論的重要組成部分[6]?;疑P(guān)聯(lián)分析是對(duì)系統(tǒng)變化發(fā)展趨勢(shì)的定量描述,是一種用灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)描述因素間關(guān)系高低、緊密、順序的綜合評(píng)價(jià)方法?;疑P(guān)聯(lián)度分析主要是基于參考序列和比較序列的幾何形狀與發(fā)展趨勢(shì)的參考序列來(lái)判斷序列的相似程度,其幾何形態(tài)越相似,即趨勢(shì)越相似,關(guān)聯(lián)程度越大;幾何結(jié)構(gòu)的差異越大,即它們之間的聯(lián)系差異性越大,關(guān)聯(lián)度越小。

        因此,可利用參考序列與比較序列之間的關(guān)聯(lián)度的大小對(duì)待評(píng)對(duì)象進(jìn)行比較和排序、得出結(jié)論?;疑P(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)法原理簡(jiǎn)單、計(jì)算簡(jiǎn)單,且對(duì)樣本容量的要求較低。因此,可以通過(guò)比較參考序列和比較序列之間的相關(guān)度對(duì)評(píng)價(jià)象進(jìn)行定量比較,灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)單、易于計(jì)算,且對(duì)樣本量的要求很低。

        2.2 仿真試驗(yàn)及評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

        本文原始微光圖像、原始紅外圖像來(lái)源于文獻(xiàn)[4],實(shí)驗(yàn)利用MATLAB 7.0進(jìn)行仿真,在相同的實(shí)驗(yàn)條件下,分別采用HIS 變換法[7]、梯度金字塔法[8] 、主成分分析法[9],平均值法[4]、Harr小波變換法[10]的圖像融合算法,所生成的融合圖像,如圖1所示,為了便于表達(dá),這五種融合算法依次記為F1、F2、F3、F4、F5。

        實(shí)際應(yīng)用中,通常很難得到完美的參考圖像,由于沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)圖像參考,本文采用信息熵、交互信息量、交叉熵、相關(guān)系數(shù)作為融合圖像客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)判定融合圖像的質(zhì)量。

        (1)信息熵

        式中,Pi為灰度值等于i的像素?cái)?shù)與圖像總像素?cái)?shù)之比,L為圖像的總灰度級(jí)。信息熵反映了一幅圖像所包含的信息量,反映著其圖像信息的豐富性。融合圖像的信息熵越大,其內(nèi)容越豐富,融合效果越好。

        (2)交互信息量

        交互信息是信息論中的一個(gè)重要的度量,它可以作為變量之間相關(guān)性的一個(gè)度量,或者是兩個(gè)變量互相包含的信息量的度量。用于測(cè)量融合圖像與源圖像間的交互信息,并評(píng)價(jià)融合效果。

        融合圖像F與源圖像A、B間的交互信息量MIFAB定義為:

        式中,PFAB(k,i,j)是圖像F、A、B的歸一化聯(lián)合灰度直方圖,PAB(i,j)是源圖像A、B的歸一化聯(lián)合直方圖。交互信息量越大,圖像融合圖像中的信息量越大。

        (3)交叉熵

        交叉熵是對(duì)應(yīng)于圖像間灰度分布的差異的反映,是對(duì)圖像中包含的信息的度量。差異越小,則從原始圖像中提取的信息越多。所以交叉熵指標(biāo)越小,通常就意味著融合效果越好。

        設(shè)融合的圖像為F,原圖像為A、B,則兩原圖像和融合圖像的交叉熵分別是:

        綜合考慮得到平均交叉熵為:

        (4)標(biāo)準(zhǔn)差

        標(biāo)準(zhǔn)表示了融合圖像的清晰度和對(duì)比度,標(biāo)準(zhǔn)差越大,融合圖像的對(duì)比度越大,越清晰,其定義如下:

        式中, [M,N]為一幅[f]融合圖像的尺寸,[fi,j]為像素點(diǎn)[i,j]的灰度值, [μ]為該圖像灰度值的均值,如公式(1),標(biāo)準(zhǔn)差如公式(2)。評(píng)價(jià)圖像融合算法時(shí),以上圖像融合算法的4個(gè)客觀評(píng)價(jià)是非常敏感和重要的,因此,通過(guò)這4個(gè)指標(biāo)數(shù)值的變化來(lái)評(píng)價(jià)圖像融合算法是可行的。五種圖像融合算法的性能指標(biāo)值,如表1所示。

        2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

        由于系統(tǒng)中各因素的物理意義不同,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的量綱不一定相同,不便直接進(jìn)行比較,作關(guān)聯(lián)分析時(shí)一般要作處理,使之無(wú)量綱化,以消除各指標(biāo)量綱帶來(lái)的影響。本文采用“標(biāo)準(zhǔn)化”方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理:

        根據(jù)式(7)對(duì)表1五種融合算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理結(jié)果如表2。

        2.4 確定參考數(shù)列和比較序列

        將灰色關(guān)聯(lián)分析法在同一領(lǐng)域?qū)Χ鄠€(gè)目標(biāo)進(jìn)行比較時(shí),第一步是確定各數(shù)據(jù)指標(biāo)的最優(yōu)水平作為參考序列,作為關(guān)聯(lián)度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),第二步是使每一個(gè)對(duì)象和參考序列比較得出評(píng)價(jià)結(jié)論。參考數(shù)列確定原則為:參考數(shù)據(jù)列各項(xiàng)元素是以各指標(biāo)數(shù)據(jù)列里最佳值組成[11]。表2中,有的指標(biāo)是越大越好,如相關(guān)系數(shù)、交互信息量、信息熵,有的越小越好,如交叉熵。因此,信息熵越大圖像融合效果越好,選1.5141;交互信息量越大,融合圖像中獲得更多關(guān)于原圖的信息,選1.5457;交叉熵指標(biāo)越小,意味著融合效果越好,選-0.8293;相關(guān)系數(shù)能反映兩幅圖像光譜特征的類似程度,相關(guān)系數(shù)的值越大越好,選1.2658。

        設(shè)參考數(shù)據(jù)列[x0]為:

        3 結(jié)果分析

        其中F1、F2、F3、F4、F5分別代表HIS變換法、梯度金字塔法、主成分法、平均值法、Harr小波變換法。由表3可知,HIS變換法關(guān)聯(lián)度最大,圖像融合質(zhì)量最好,Harr小波變換法次之,主成分法第三,平均法第四,對(duì)比度金字塔法第五,圖像融合質(zhì)量較差。灰色關(guān)聯(lián)度的圖像融合評(píng)價(jià)方法能夠更好地反映原始圖像與融合圖像之間的關(guān)系,系數(shù)越大表明融合圖像中包含原始圖像的信息量越多,反之融合過(guò)程中信息損失較多。灰色關(guān)聯(lián)分析法的綜合評(píng)價(jià)方法使得計(jì)算過(guò)程能夠?qū)σ恍┲匾畔⒖陀^、定量地進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        4 結(jié)論與討論

        研究結(jié)果表明,在當(dāng)前圖像的融合技術(shù)研究過(guò)程中 ,眾多的融合方法已經(jīng)被使用。同一種圖像融合算法對(duì)不同類型的圖像 ,圖像融合效果不同。如何評(píng)價(jià)融合圖像的質(zhì)量,是圖像融合研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,但目前仍然沒(méi)有一種對(duì)圖像融合效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法。本文在相關(guān)技術(shù)分析的基礎(chǔ)上,基于灰色關(guān)聯(lián)度的圖像融合評(píng)價(jià)方法,計(jì)算序列和參考序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度,根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小得出了各圖像融合算法的優(yōu)劣次序,達(dá)到了對(duì)圖像融合算法綜合、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià),為解決圖像融合算法評(píng)價(jià)提供新的思路。

        但在研究過(guò)程中存在著誤差,分析原因:

        (1)關(guān)聯(lián)度與參考序列有關(guān),參考序列不同,關(guān)聯(lián)度不同。本文沒(méi)有采用標(biāo)準(zhǔn)圖像,因此在一定程度上影響了圖像融合算法評(píng)價(jià)的精度。

        (2)圖像融合評(píng)價(jià)指標(biāo)是對(duì)圖像融合算法進(jìn)行評(píng)價(jià)的重要衡量指標(biāo),指標(biāo)選取的準(zhǔn)確與否直接影響圖像融合質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果,因此,如果能夠建立完善的圖像融合評(píng)價(jià)體系,評(píng)價(jià)效果更理想。

        (3)評(píng)價(jià)結(jié)果具有相對(duì)意義,即相對(duì)于參與比較的融合圖像。

        綜上所述, 灰色關(guān)聯(lián)度分析方法是目前圖像融合比較好的一種綜合評(píng)價(jià)方法,其優(yōu)勢(shì)在于可以處理系統(tǒng)中的部分確定和部分不確定信息,為解決信息不全且無(wú)參考標(biāo)準(zhǔn)的圖像融合評(píng)價(jià)問(wèn)題提供了新的途徑。

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