图像融合质量评价方法综述：主观与客观的结合

本文主要探讨了融合图像质量评价的综合概述，这是图像处理领域的一个关键环节。图像融合是指将同一场景下多幅图像的不同信息整合到一个单一的融合图像中，以增强信息的丰富度和可用性，便于人类理解和计算机处理。这一过程旨在优化图像的可视性和减少冗余信息，提高图像的精确度和应用适应性。 图像融合的质量评价是至关重要的，因为它直接影响到融合结果的有效性和满意度。评价方法主要分为主观评价和客观评价两大类。主观评价依赖于人类的视觉感知和认知，参与者会根据自身的经验和感受对图像进行分析、识别和打分，这种评价方式能更全面地反映图像的实际观察质量，但由于受个体差异、图像类型和环境影响，评价结果可能存在较大主观性，且难以量化。 客观评价则通过数值计算和算法评估，力求准确、严格和科学，但它可能与人的视觉感知不完全一致。为了克服主观评价的主观性和客观评价的局限性，结合人眼视觉特性的融合图像质量评价方法逐渐成为研究热点。这类方法试图找到一个既能反映主观感受又能量化评估的折衷方案，例如利用视觉心理学模型、主观偏好模型或者通过训练机器学习算法来模拟人类视觉判断。 本文详细介绍了各类融合图像质量评价方法，并着重讨论了与人眼视觉特性相结合的评价策略，这些策略旨在提高评价的精度和一致性。作者通过实验对比分析，旨在找出最适合不同应用场景和提升融合图像质量的最佳评价方法。融合图像质量评价是一个涉及多学科交叉的复杂问题，不断的研究和发展对于推动图像融合技术的进步具有重要意义。