近日,合肥工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系劉羽副教授課題組在圖像融合方向取得重要進(jìn)展,相關(guān)成果“Rethinking the Effectiveness of Objective Evaluation Metrics in Multi-focus Image Fusion: A Statistic-based Approach”在人工智能領(lǐng)域國際著名期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(IEEE TPAMI)上發(fā)表。
圖像融合技術(shù)能夠有效綜合同一場景下多幅圖像包含的互補(bǔ)信息,被廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、安防、遙感等領(lǐng)域。圖像融合客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于融合方法研究具有重要的指導(dǎo)意義。然而,當(dāng)前圖像融合研究缺乏客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),不同研究工作使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)可能存在較大差異,造成融合方法性能評(píng)估困難。針對(duì)上述問題,合工大劉羽副教授課題組提出了一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對(duì)多聚焦圖像融合常用客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效性進(jìn)行對(duì)比分析,其核心思路是使用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)(SRCC)等統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的相關(guān)性度量計(jì)算融合指標(biāo)表現(xiàn)與有參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型表現(xiàn)之間的一致性。同時(shí),課題組提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo),利用網(wǎng)絡(luò)不同層次特征實(shí)現(xiàn)更全面的融合質(zhì)量評(píng)價(jià)效果。
該研究工作得到國家自然科學(xué)基金區(qū)域聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目、面上項(xiàng)目的支持。合工大儀器學(xué)院劉羽副教授為論文第一作者,成娟教授為論文通訊作者。
文章鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10440470
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