计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (8): 218-220.

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小波融合图像效果的因子分析评价方法

冼广铭 王知衍 冼广淋   

  1. 华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    科技部科技型中小型企业技术创新基金无偿资助项目(立项代码:02C26214400224);广东省科技计划项目资助(项目编号:2002A1020104).

XIAN Guang-Ming, WNAG Zhi-Yan ,XIAN Guang-Lin (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 因子分析是一种有效的评价融合图像质量的方法。文中采用了小波sym5进行了多尺度图像融合的研究,并且通过主成分分析方法提取了细节信息因子和光谱信息流失因子等参数,作为图像的客观质量评价标准。实验证明,对于小波变换多尺度融合后的图像,该方法能够客观有效地评价其反映细节信息的参数(如信息熵和清晰度)以及反映光谱信息的参数(如扭曲程度和偏差指数)的变化趋势。理论分析结果,因子综合得分和观众评价得分结果具有良好的一致性。

关键词: 因子分析 小波变换 主成分分析 多尺度融合 图像质量评价

Abstract: Factor analysis is a powerful way in the field of evaluation of fused image quality. In this paper, wavelet sym5 is used to decompose and construct image at different level. Factors of detail information and spectrum information lacking extracted by PCA(p

Key words: Factor analysis, Wavelet analysis, Multi-resolution fusion, Principal component analysis, Image quality evaluation

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