小波域结构相似度在融合图像质量评价中的应用

"小波域结构相似度融合图像质量评价方法是针对图像融合后质量评估的一种创新性技术。该方法深入研究了图像质量评价与融合图像质量评价的关联性，并提出了融合图像质量的一般表达公式。核心问题在于构建虚拟的参考图像以进行质量评估。在该方法中，采用了空域结构相似度的概念，对源图像和融合图像进行小波分解，通过源图像的小波系数来构造参考图像的小波系数。考虑人眼视觉系统的带通特性，对不同小波频带进行加权处理，以得到小波域的结构相似度指标。此外，结合目标可探测性、细节可分辨能力和图像的整体舒适性等主观评价指标，与交互信息量和基于空域的结构相似度进行比较，以提高评价的准确性。实验结果显示，这种方法与主观评价的一致性优于传统的客观评价方法。" 这篇摘要涉及的知识点包括： 1. 图像质量评价：图像质量评价是评估图像处理或传输后图像质量的科学方法，旨在量化人眼对图像的感知质量。 2. 融合图像质量评价：在多源图像融合过程中，评价融合结果的质量，以确保信息的有效传递和视觉效果。 3. 参考图像构造：在无参考图像的情况下，需要构造一个理想或近似的参考图像，以用于比较和评估融合图像的质量。 4. 小波分解：小波分析技术，将图像分解成不同频率和位置的细节，以便在不同尺度上分析图像特征。 5. 结构相似度（SSIM）：一种衡量图像局部结构相似性的指标，常用于图像质量评估，考虑亮度、对比度和结构信息。 6. 人眼视觉敏感度：考虑到人眼对不同频率和强度的光信号有不同的敏感度，这在评价过程中是重要的因素。 7. 小波域结构相似度：在小波域内计算的结构相似度，能更好地捕捉图像的高频细节信息，提高评价精度。 8. 目标可探测性、细节可分辨能力、图像整体舒适性：这些是主观评价指标，反映了图像的实用性和视觉愉悦度。 9. 交互信息量：一种衡量图像信息损失或信息保留程度的度量，用于评估图像处理后的信息质量。 10. 客观评价与主观评价一致性：理想的图像质量评价方法应尽可能接近人们的主观感受，实验表明所提出的方法在这方面表现更优。