基于相位一致性的结构相似度图像融合质量评价方法

在红外(IR)图像和可见光CCD图像融合效果评价中,结构轮廓对人眼感知的影响非常重要,而相位一致性(PC)模型生成的PC图像很好地保留了结构轮廓特征,且不受图像亮度和对比度变化的影响。提出了基于PC的结构相似度(SSIM)图像融合质量评价方法;利用SSIM模型分别产生融合图像相对于IR图像和可见光CCD图像的SSIM图像;根据PC模型产生IR和可见光CCD各自的PC图像;根据人眼对轮廓和非轮廓区域的重视程度的不同,利用各自的PC图像对SSIM图像进行加权;最终利用信息熵加权得到融合图像的评价指标。实验中,在对实验图像进行主观评价和多种客观评价指标计算的基础上,首次计算了非线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数(SROCC),最后统计分析实验数据。实验结果表明该方法较以往评价方法具有更好的主客观一致性。

基于加权结构相似度的图像融合质量评价

利用结构信息理论,提出了基于加权结构相似度的图像融合质量评价方法.该方法充分考虑了图像的结构信息和人眼的视觉特性,无需标准参考图像,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.不同融合算法的质量评价结果表明该方法是有效的.

新型THEOS卫星数据融合质量评价

THEOS是一种新的高分辨率卫星数据,探讨THEOS数据的融合方法对于促进它的应用具有重要的实践意义,依据THEOS数据的特点,应用几种常见的融合方法,进行融合试验,从主观和客观两方面分别进行了定性和定量评价,实验发现IHS变换法在保持多光谱信息,提高清晰度方面优于其它几种融合方法。

利益相关者视阈下高职教育产教融合质量评价内涵与外延研究

文中从利益相关者视角切入产教融合领域。产教融合作为国家战略安排,通过校企、校行合作落实在专业(专业群)建设层面。产教融合是与多方主体参与职业教育人才培养相适应的办学模式。高职教育产教融合质量评价是将产教融合办学的理念、制度、标准深度融入专业(专业群)教学和人才培养全过程,在全程育人的关键节点上提出质量要求,政府、高职院校、行业、企业、第三方评价机构等多方联动,定期针对产教融合内容、成果等加以评估、检测,反馈,形成高职教育产教融合质量诊断与改进机制。厘清高职教育产教融合质量评价的内涵与外延,有助于构建高职教育产教融合质量评价指标体系,培养服务区域和产业发展的高素质技术技能人才,促进高职教育持续发展、产业创新发展、经济高质量发展。

资源三号卫星湿地多光谱与全色影像融合质量评价

从沿海湿地分类效果和定量指标两方面对资源三号(ZY-3)卫星多光谱(MS)图像与全色(PAN)图像融合的质量进行了评价。采用通用明度-色度饱和度(GIHS)变换、à trous小波变换(AWT)、非下采样Contourlet变换(NSCT)和NSCT-GIHS变换结合(用NSCT-GIHS表示)4种融合方法得到了ZY-3 MS-PAN融合图像,并构建了光谱信息指数和空间信息指数定量评价融合效果。定量分析结果表明,采用NSCT-GIHS方法得到的融合图像质量在光谱和空间特征保真度均为最优。基于ZY-3 MS-PAN融合图像,提出了面向对象的湿地分类方法。分类结果表明,NSCT_GIHS融合图像的总体分类精度为最高值96%,Kappa系数为0.9425。可见湿地分类结果与定量评价相一致。

一种遥感图像融合质量评价方法

针对遥感图像融合质量评价中多波段、无地面真实参考图像的特点,提出了基于结构相似度和全局融合质量评价指标的融合质量评价方法。该方法首先采用均值变化量构造局部光谱质量加权方法,计算融合图像的光谱质量;然后结合方差构造局部空间质量加权方法,获得融合图像的空间质量;最后使用线性加权方法,计算融合图像的整体质量。通过对8种典型融合方法的结果图像进行质量评价,结果表明提出的评价方法与主观评价结果基本一致,具有可行性。

基于TV-L^1结构纹理分解的图像融合质量评价算法

为对图像融合算法进行客观准确的综合评价,提出一种基于总变差正则化(TV-L^1)结构纹理分解的评价算法。根据对人类视觉系统的研究,可知人们对图像质量的感知主要来自图像底层视觉特征,而结构特征以及纹理特征是最重要的图像底层视觉特征,但目前的图像融合质量评价算法并没有利用这两种特征来进行评价。鉴于此,将图像进行二级结构和纹理分解,根据结构和纹理图像蕴含图像特征的不同,从结构图像和纹理图像两方面分别进行相似度评价,综合各级得分得到最终的评价总得分。基于30幅图像的数据集和8种主流融合算法,参照已有的11种客观评价指标,用波达计数法和肯德尔系数检验了该评价指标的一致性,另外在主观评价图像集上验证了该客观评价指标与主观评价的一致性。

共同体理论下产教融合质量评价指标体系的构建研究

产教融合是提升职业教育办学水平、提高人才培养质量、激发企业创新活力的有效举措,是优化职业教育类型定位的必由路径。产教融合涉及多元主体,对其质量评价体系的建构要从政府、企业、院校等多个主体维度进行系统性思考,致力形成利益共享、责任共担、多方共赢的共同体。基于共同体理论内涵的共同利益、集体责任、公共精神三个维度内容,构建并具体分析了包含上述内容的产教融合质量评价指标体系,根据这一指标体系,可对职业院校产教融合质量情况进行有效分析及评价。

基于同源和异源的高分影像融合及质量评价

以基于像素的遥感融合方法及其质量评价作为研究中心展开实验,选取同时段同地区的Quickbird和Worldview-2两种高分遥感影像,采用7种经典的像素级融合方法进行同源和异源的高分遥感影像融合。最后对融合结果进行主观和客观的质量评价,并进行比较分析,总结建立更加系统的融合评价准则。

融合图像质量评价综述

图像融合是将同一景物的多幅图像的不同信息集合到一幅融合图像中的过程。融合图像的质量评价包含主观评价和客观评价。本文总结介绍了现有的融合图像质量评价方法,分析了各自应用的优缺点,并通过大量的实验来进行了分析比较,得出结论。

粗糙集在融合图像质量评价中的应用

提出了一种基于粗糙集理论的融合图像质量评价方法。采用粗糙集属性约简方法把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,从而对决策信息系统进行了相对简化,使模型具有一定的抗信息丢失能力。该方法运用到融合图像质量评价中去,实验结果表明其有效性。

数字融合图像质量的视觉信息保真度客观评价方法

在实时数字图像融合系统中需要对融合图像的质量进行客观评价。针对传统客观评价方法存在与人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)主观评价结果不相符的缺陷,提出了一种基于视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)的融合图像质量客观评价方法。在假设图像源符合GSM(Gaussian Scale Mixture,GSM)模型,并将图像融合处理作为图像信号失真通道,而且考虑人眼视觉噪声特性的前提下,建立了基于VIF的数字融合图像质量客观评价理论模型,提出了一种融合图像质量评价指标FVIF。实验结果表明:该方法能够对融合图像质量进行综合评价,与其它方法相比,FVIF客观评价方法的性能更好,其评价结果与主观评价结果基本一致。

基于TH-1卫星全色影像的多源遥感数据融合评价

为寻求更加适合与天绘一号(TH-1)卫星全色影像融合的多光谱数据及融合方法,运用IHS,Wavelet,PCA,P+XS,Brovey 5种变换方法,分别将TH-1全色影像与TH-1,TM,ETM的多光谱影像进行融合,从视觉和定量两个方面对融合效果进行分析.结果表明:①3种融合组合方式中,TH-1PAN与TH-1MS的融合质量最高;②5种融合方法中,Wavelet变换光谱信息保持效果最佳,P+XS和Wavelet变换的空间信息保持效果较佳,Brovey和IHS融合的综合质量最佳.

遥感影像融合评价定量指标选取问题

鉴于目前遥感影像融合评价在定量指标的归类、选取和使用等方面尚未有较为全面、科学的标准和体系,从而定量融合评价工作中存在一些指标选用不明确、评价结果不一致的情况,该文将众多定量指标的融合评价结果进行分析,考察并遴选出具有代表性的定量指标作为参考。以WorldView-2影像、ZY-3影像和ALOS影像为数据源,选取常用的几种融合方法进行融合实验,将客观评价结果利用均值-标准差图的可视化方式进行分析,并与主观评判相结合,探讨遥感影像融合质量评价的最佳方案。实验结果表明,在评价光谱保持度方面,SAM与Q4/Q8评价结果之间的一致性最好,且与主观评判相符度最高;在评价影像清晰度方面,推荐使用角二阶矩和点锐度相结合的方式。

基于局部特征的图像融合算法评价

图像种类很多,不同的图像适合不同的融合算法,如何去选择最合适的算法是目前存在的一个问题,本文提出了一种新的图像融合质量评价方法,文章利用融合图像与标准图像的相同极值点的相似率来评价融合图像质量,实验表明该方法是一种实用有效的方法。

多传感器图像融合方法及应用综述

概述了多传感器图像融合的基本概念,总结了基于像素级和特征级图像融合的常用方法及发展,在对融合方法进行分类的基础上,详细列举了融合算法的特点。并简要归纳融合图像的质量评价标准,介绍了近几年国内外研究的最新进展。

多源遥感影像融合技术

随着传感器和探测手段的增多，现在人们所面临的问题已由过去的信息匮乏转向了信息过多但应用不充分。多源遥感影像融合技术可提高影像分辨率和改善影像质量，有利于目标定位与识别，提高现有影像的应用价值，对于目标识别、疾病诊断、交通控制、地质探测、自然灾害预报以及安全监测等诸多领域的应用都有积极意义。本文介绍了多源遥感影像融合技术的常用方法以及各方法的优缺点，为实际应用中根据使用目的和侧重点不同进行融合方法选择提供参考。

基于小波变换的图像融合方法研究

介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。

结合SFIM和区域填充的对象场景融合

针对Poisson融合法和现有基于IHS变换的方法存在的问题,在保留IHS变换优势基础上提出了一种结合基于平滑滤波的亮度调制(smoothing filter-based intensity modulation,SFIM)技术和区域填充的综合改进方案.该方案引入SFIM来降低对象与场景融合时的颜色畸变,用色度、饱和度填充解决细节还原系数无法有效增大(对象获得足够融合光照)以及融合对象光照不一致的问题.主观质量评价和客观质量评价均表明该方案不仅可有效解决上述问题,而且融合速度快,算法更加健壮.

应用相关系数的小波变换图像融合算法

多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的边缘和细节信息,由此本文提出了一种基于相关系数的小波变换图像融合策略。针对小波分解的不同频率域,设计了两种选择高频系数和低频系数的原则。选择高频系数时,采用绝对值最大、平均与选择相结合两个原则;选择低频系数时,基于平均与选择相结合、相关系数两个原则。最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合,并利用客观评价指标对该融合方法的性能进行了评价和分析。实验结果表明,本文方法可以更好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像,并且各项融合评价指标均有所提升,说明本文算法有一定的有效性和实用性。