摘要：为了解决汽车抗晕光场景中,融合图像质量的客观评价与人眼视觉效果不一致的问题,提出了一种新的可见光与红外融合图像质量评价方法,该方法通过设计自适应迭代阈值法自动确定融合图像的晕光临界灰度值,并将融合图像自动分为晕光区和非晕光区。针对晕光区,设计晕光消除度指标评价晕光消除的效果;针对非晕光区,从多方面评价色彩、细节信息的增强效果,并甄选出合适的指标构成完整的图像质量评价体系。为验证该方法的合理性,对采用4种不同算法的融合图像进行评价,实验分析表明,该方法的主客观评价结果一致,适于评判不同可见光与红外融合的抗晕光图像质量及算法的优劣。

摘要：针对夜视晕光场景中,高亮度晕光信息导致现有红外与可见光融合图像评价方法失效的问题,该文提出一种自适应分区的融合图像质量评价方法。该方法根据可见光图像的晕光程度自动确定自适应系数,并通过迭代计算可见光灰度图像的晕光临界灰度值,将融合图像自动分为多个晕光区和非晕光区;在晕光区由设计的晕光消除度指标评价融合图像的晕光消除效果;在非晕光区从融合图像自身特性、对原始图像信息保留程度以及人眼视觉效果3方面评价融合图像纹理色彩等细节信息的增强效果;通过对4种不同抗晕光算法的融合图像进行评价分析,甄选出9种客观评价指标构成夜视抗晕光融合图像质量评价体系。不同夜视晕光场景下的实验结果表明,所提方法能够全面、合理地评价红外与可见光融合的抗晕光图像质量,解决了融合图像晕光消除越彻底客观评价结果反而越差的问题,也适于评判不同抗晕光融合算法的优劣。