基于谱冗余理论的图像融合质量评估模型的研究与实现

【摘要】随着近年来信息技术迅速的崛起，图像融合技术在军事领域、医学处理领域、智能机器人领域、洪水检测领域、地质探测领域和自然灾害监测领域等得到了广泛的应用。目前流行的图像融合算法主要有加权平均算法、主成分分析法、假彩色图像融合法、基于梯度金字塔算法、拉普拉斯金字塔算法、比率金字塔算法和小波变换融合算法等。在众多的图像融合算法中，对不同类别图像的融合效果不同，图像融合质量评估的主要目的就是评估各图像融合算法效果的好坏。图像融合质量评价方法分为主观评价算法、客观评价算法（均方误差根、平均偏差，相关系数方法、熵方法、对比度法等）和主客观结合的评价算法。图像的显著性部分包含了图像的重要信息，这些信息的变化代表了整个图像的变化，图像显著性检测就是研究图像的显著性部分。然而提取图像的显著性区域会遇到一定的困难，例如观察者的主观因素，计算机识别图像显著性的能力等。传统的图像融合质量评估算法要么需要标准参考图像作为对比图像，要么在计算时需要图像的全部信息，这样在实际的实时性系统应用中有很大的局限性。本文提出了一种基于谱冗余理论的图像融合质量评估模型，该模型的优点是不需要标准参照图像和图像的全部信息，在计算时只需要原始图像和融合图像的显著性部分。论文研究的主要内容安排如下：首先研究了关于信息论的发展以及图像修复技术的常用技术。然后简单阐述了图像融合技术目前国内外的研究情况。常用的图像融合算法和图像融合质量评估常用的主观评价方法、客观评价法和主客观评价法。然后本文仔细研究了拉普拉斯金字塔变换，并将图像进行拉普拉斯金字塔分解，这样就得到很多图像。最后我们将每幅图像提取显著性部分后在进行合并，这样就减少很多图像中无用的信息，保留大量的有用信息，为下文谱冗余质量评估方法做了一定的铺垫。接着我们详细阐述了图像冗余部分计算模型、论文新提出的基于谱冗余理论的图像融合质量评估模型SRMI和MATLAB实现的具体代码。最后给出了几组图像SRMI模型实验效果。通过多焦距图像、遥感图像和医学图像（CT图像，MRI图像）的融合图像使用MI,QFAB,Q,QW,QE和本文提出的评价方法进行实验效果对比，可以看出本文提出的评价方法取得了比较好的效果。
【作者】孙强；
【导师】王利民；
【作者基本信息】吉林大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】图像融合；图像融合质量评价；图像增强；SRMI；显着性检测；谱冗余；

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