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夜视抗晕光融合图像自适应分区质量评价

郭全民 柴改霞 李翰山

引用本文: 郭全民, 柴改霞, 李翰山. 夜视抗晕光融合图像自适应分区质量评价[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190453 shu
Citation:  Quanmin GUO, Gaixia CHAI, Hanshan LI. Quality Evaluation of Night Vision Anti-halation Fusion Image Based on Adaptive Partition[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190453 shu

夜视抗晕光融合图像自适应分区质量评价

    作者简介: 郭全民: 男,1974年生,博士,教授,研究方向为智能感知与信息融合、图像处理及机器视觉;
    柴改霞: 女,1993年生,硕士,研究方向为图像处理及机器视觉;
    李翰山: 男,1986年生,博士,教授,研究方向为智能传感与信息处理、图像处理及机器视觉
    通讯作者: 郭全民,guoqm@163.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61773305),陕西省重点研发计划项目(2019GY-094)

摘要: 针对夜视晕光场景中,高亮度晕光信息导致现有红外与可见光融合图像评价方法失效的问题,该文提出一种自适应分区的融合图像质量评价方法。该方法根据可见光图像的晕光程度自动确定自适应系数,并通过迭代计算可见光灰度图像的晕光临界灰度值,将融合图像自动分为多个晕光区和非晕光区;在晕光区由设计的晕光消除度指标评价融合图像的晕光消除效果;在非晕光区从融合图像自身特性、对原始图像信息保留程度以及人眼视觉效果3方面评价融合图像纹理色彩等细节信息的增强效果;通过对4种不同抗晕光算法的融合图像进行评价分析,甄选出9种客观评价指标构成夜视抗晕光融合图像质量评价体系。不同夜视晕光场景下的实验结果表明,所提方法能够全面、合理地评价红外与可见光融合的抗晕光图像质量,解决了融合图像晕光消除越彻底客观评价结果反而越差的问题,也适于评判不同抗晕光融合算法的优劣。

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  • 通讯作者:  郭全民, guoqm@163.com
  • 收稿日期:  2019-06-20
  • 录用日期:  2019-09-25
  • 网络出版日期:  2020-01-21
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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