(10)申请公布号 CN 102800111 A
(43)申请公布日 2012.11.28C N 102800111 A
*CN102800111A*
(21)申请号 201210252249.2
(22)申请日 2012.07.19
G06T 7/40(2006.01)
(71)申请人北京理工大学
地址100081 北京市海淀区中关村南大街5
号
(72)发明人金伟其 高绍姝 王霞 王岭雪
路陆 骆媛
(74)专利代理机构北京理工大学专利中心
11120
代理人
高燕燕
(54)发明名称
价方法
(57)摘要
本发明涉及一种基于颜协调性的彩融合
图像颜质量评价方法，属于图像处理中图像融
合技术领域。本发明通过衡量海天、绿植物这
类自然场景融合图像颜与对应典型类人脑中记
忆的相似度，以及选择城镇建筑物图像的最佳
彩度范围，计算三种典型场景图像彩与场景
内容的协调性；同时在颜组合协调性模型基础
上，将颜区域面积之和作为加权系数构造图像
中不同大小颜区域组合加权协调性模型。与现
有的颜组合协调性评价模型相比，本发明综合
这两方面提出的协调性模型计算结果与人眼主观
感受具有较好的一致性，可以有效地对典型场景
彩融合图像颜协调性进行客观评价。
(51)Int.Cl.
权利要求书2页 说明书7页 附图1页
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请
权利要求书 2 页 说明书 7 页 附图 1 页
1.基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：将红外图像中灰度值大于预设阈值的热目标像素进行标记，仅使用融合图像中去除热目标的背景图像进行后续计算；
第二步：计算对应于海天、绿植物和城镇建筑物三种典型场景图像彩与场景内容协调性分数；
第三步：采用基于均值偏移的彩图像分割方法将背景图像分割为若干个颜区域；第四步：计算分割图像中所有相邻颜对和非相邻颜对的协调性分数，得到图像颜组合加权协调性分数；
第五步：根据第二步和第四步所得的两方面协调性分数，根据不同的场景类型将对应的图像彩与场景内容协调性分数和颜组合加权协调性分数取平均，得到三种典型场景彩融合图像颜协调性客观评价模型。
2.如权利要求1所述的基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法，其特征在于，第二步所述的海天、绿植物和城镇建筑物三种典型场景图像彩与场景内容协调性分数和分别为：海天和绿植物场景图像彩与场景内容的协调性为
其中，N 为图像背景总像素数；u k 和v k 为图像背景像素k 在CIE u ′v ′度平面的坐标；u c 和v c 为对应典型类记忆中心的CIE u ′v ′坐标；σcu 和σcv 为该类记忆分布在u ′和v ′方向上的方差，城镇建筑物图像彩与场景内容协调性分数为
其中，CM ＝σab +0.94μC ,σa 与σb 分别为图像背景像素在CIELAB 空间分布沿a*轴和b*轴的标准偏差，μC 为像素彩度平均值。
3.如权利要求2所述的基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法，其特征在于，第三步所述的颜区域的最小分割区域设置为图像总像素数的2%，空间和颜带宽参数分别设定为4和1。
4.如权利要求2或3所述的基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法，其特征在于，第四步所述的相邻颜对和非相邻颜对的协调性分数CH A ，i ，j 和CH N ，i ，j ，得到图像颜组合加权协调性分数CH CC 为
其中，i,j ∈{1,2,…,N r }，N r 为分割图像中颜区域的总数，i ，j 为分割后图像中任意两个颜区域；S i 和S j 分别为第i 和j 颜区域的面积。归一化颜组合协调性分数
其中，相邻颜对的协调性分数为
CH A ，i ，j ＝H C ，i ，j +H L ，i ，j +H H ，i ，j (4)
式中，H C ，i ，j =0.04+0.53tanh(0.8-0.045ΔC)，
H L ，i ，j ＝H Lsum +H ΔL
H Lsum =0.28+0.54tanh(-3.88+0.029L sum )，
H ΔL =0.14+0.15tanh(-2+0.2ΔL)，
H H ＝H SYi +H SYj
H SY ＝E C (H S +E Y )，
H S ＝-0.08-0.14sin(h ab +50°)-0.07sin(2h ab +90°)
E Y =[(0.22L *-12.8)/10]exp{(90°-h ab )/10-exp[(90°-h ab )/10]}其中，和分别为颜对中两种颜成分在CIELAB 空间的明度；和分别为这两种颜的CIELAB 调差和彩度差；H SYi 和H SYj 分别为利用公式H SY ＝E C (H S +E Y )计算所得这两种颜的协调性分数；和h ab 分别为对应颜在CIELAB 空间的明度、彩度和调角；
非相邻颜对的协调性分数为
CH N ，i ，j =0.2+0.65tanh(1.7-0.045ΔC ′) (5)式中，
5.如权利要求2或3所述的基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法，其特征在于，第五步的三种典型场景中海天图像协调性分数
绿植物图像协调性分数
城镇建筑物图像协调性分数
图像颜协调性分数取值范围从0即图像颜协调性最差到1即颜协调性最好。
基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种彩融合图像颜质量评价方法，属于图像处理中彩融合技术领域。
背景技术
[0002] 近年来，随着多波段图像传感器技术的发展，多波段图像融合算法研究受到人们的普遍重视，其
中可见光和红外的彩图像融合方法充分利用两个波段的成像特点对多传感器灰度图像进行彩融合，获得更适于人眼观察的假彩图像。可有效提升目视光电成像系统对场景目标的探测、识别能力，减小虚警率和识别错误，在态势感知、目标探测等方面展现出广泛的应用前景，并已有实用的系统和装备获得成功的应用。同时，如何评价融合效果，即如何评价融合图像的质量，成为图像融合技术和系统设计的重要环节。目前，对彩融合图像质量的评价尚没有国内外公认的理论，缺乏相应的评价测试方法及装置，缺乏适用于装备生产的融合质量客观评价系统，直接影响到对彩夜视成像系统的评价，严重阻碍了彩夜视系统装备的推广应用。
[0003] 图像质量评价可分为主观评价和客观评价。主观评价由观察者根据主观感受来评价图像的质量，虽然评价结果准确，但是费时费力；客观评价依据模型给出量化指标来衡量图像质量，希望达到与主观评价相一致的评价结果。
[0004] 目前关于融合图像质量客观评价的研究，主要集中在灰度图像质量的评价，较少涉及到彩融合图像的评价，尤其是在图像彩方面的客观评价方法还十分有限。现有的评价方法往往需要通过衡量融合图像与同一场景真彩图像彩的相似度来评价融合图像的彩质量，即需要真彩图像作为参考图像。然而，现实应用中往往无法获得同一场景的彩参考图像，限制了这类评价方法的广泛应用。此外，可见光与红外彩融合图像并不完全追求与同一真彩场景的彩一致性，而需要满足特定的应用目的。因此，对于可见光与红外彩融合图像的颜质量，迫切的需要一种考虑其具体应用需求并且无
参考的客观评价方法。
[0005] 可见光与红外彩融合图像一个基本的应用方面是帮助观察者直观准确的理解场景内容。研究表明，颜协调性是影响基于场景理解的彩融合图像质量的关键因素之一。然而，目前颜协调性评价的研究主要针对块组合的协调性，并不适合直接用于彩融合图像颜协调性的评价。因此，需要针对彩融合图像特点，构造一种无参考的融合图像颜协调性模型来客观评价融合图像的颜质量。
发明内容
[0006] 本发明的目的是克服现有技术的上述不足，建立一种基于颜协调性的彩融合图像颜质量评价方法。针对三类典型场景可见光与红外彩融合图像，考虑不同典型场景内容的影响，构造图像彩与场景内容协调性计算模型；同时考虑颜区域面积大小的影响，从而实现对融合图像颜质量的无参考评价。
[0007] 该方法包括如下步骤：
[0008] 第一步：将红外图像中灰度值大于预设阈值的热目标像素进行标记，仅使用融合图像中去除热目标的背景图像进行后续计算；
[0009] 第二步：计算对应于海天、绿植物和城镇建筑物三种典型场景图像彩与场景内容协调性分数；
[0010] 第三步：采用基于均值偏移的彩图像分割方法将背景图像分割为若干个颜区域；
[0011] 第四步：计算分割图像中所有相邻颜对和非相邻颜对的协调性分数，得到图像颜组合加权协调性分数；
[0012] 第五步：根据第二步和第四步所得的两方面协调性分数，根据不同的场景类型将对应的图像彩与场景内容协调性分数和颜组合加权协调性分数取平均，得到三种典型场景彩融合图像颜协调性客观评价模型。
[0013] 第二步所述的海天、绿植物和城镇建筑物三种典型场景图像彩与场景内容协
调性分数和分别为：
[0014] 海天和绿植物场景图像彩与场景内容的协调性为
[0015]
[0016] 其中，N为图像背景总像素数；u k和v k为图像背景像素k在CIE u′v′度平面
的坐标；u
c 和v
c
为对应典型类记忆中心的CIE u′v′坐标；σ
cu
和σ
cv
为该类记忆分
布在u′和v′方向上的方差，
[0017] 城镇建筑物图像彩与场景内容协调性分数为
[0018]
[0019] 其中，CM＝σab+0.94μC,σa与σb分别为图像背景像素在CIELAB 空间分布沿a*轴和b*轴的标准偏差，μ
C
为像素彩度平均值。
[0020] 第三步所述的颜区域的最小分割区域设置为图像总像素数的2%，空间和颜带
宽参数分别设定为4和1。
[0021] 第四步所述的相邻颜对和非相邻颜对的协调性分数CH A，i，j和CH N，i，j，得到图
像颜组合加权协调性分数CH
CC
为
[0022]
[0023] 其中，i,j∈{1,2,…,N r}，N r为分割图像中颜区域的总数，i，j为分割后图像中
任意两个颜区域；S
i 和S
j
分别为第i和j颜区域的面积。归一化颜组合协调性分数
[0024]
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