基于TV-L1结构纹理分解的图像融合质量评价算法

摘要：

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-L1)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.

关键词：图像融合、融合质量评价、总变差正则化、结构相似度、结构和纹理分解

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61772237;中央高校基本科研业务费资助项目JUSRP51618B;苏州市重点产业技术创新项目SYG201702

在线出版日期：2019-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2701-2706