基于神经网络的图像融合效果综合评价

被引:2
作者
薛新美
王敬东
李鹏
李洪海
机构
[1] 南京航空航天大学自动化学院
关键词
图像融合; 综合评价; 人工神经网络; 模糊积分;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对单因素指标评价图像融合效果时只考虑融合图像某一方面的特征,缺乏全局性等问题,提出了一种基于神经网络的图像融合效果综合评价方法。该方法采用图像熵值、空间频率值、交叉熵平均值、均方差平均值构成单因素评价指标集,利用模糊积分求出单因素指标融合效果评价值,并以此作为神经网络的输入对其权值进行训练,最终获得综合评价指标。通过大量红外与可见光图像融合的效果评价实验,证明该方法评价结果合理,主客观评价有较好的一致性。
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页码:699 / 703
页数:5
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