[发明专利]基于结构相似度和人眼视觉的视频图像融合性能评价方法

权利要求书

1.一种基于结构相似度和人眼视觉的视频图像融合性能评价方法，以两个参考输入视频Va、Vb和融合后视频Vf为例，包括如下步骤：

(1)针对融合后视频图像Vf与输入视频图像Va和Vb之间的当前帧图像构建相应的单帧空间性能评价指标Q_S，t(Va，Vb，Vf)：

QS,t(Va,Vb,Vf)=Σm=1MΣn=1N(λa(wm,n,t)(SSIM(Va,Vf|wm,n,t))+λb(wm,n,t)(SSIM(Vb,Vf|wm,n,t))Σm=1MΣn=1N(λa(wm,n,t)+λb(wm,n,t))]]>

其中，M×N为各视频每一帧图像的大小，w_m，n，t表示第t帧图像中空间位置为(m，n)处的局部窗口，λ_a(w_m，n，t)为输入视频图像Va在当前窗口下的权值，λ_b(w_m，n，t)为输入视频图像Vb在当前窗口下的权值，SSIM(Va，Vf|w_m，n，t)表示融合后视频图像Vf与输入视频图像Va在当前局部窗口下的结构相似度值，SSIM(Vb，Vf|w_m，n，t)表示融合后视频图像Vf与输入视频图像Vb在当前局部窗口下的结构相似度值；

(2)针对融合后视频图像Vf与输入视频图像Va和Vb各帧差视频图像之间的当前帧图像，构建相应的单帧时间性能评价指标Q_T，t(Da，Db，Df)：

QT,t(Da,Db,Df)=Σm=1MΣn=1N(ξa(wm,n,t)(SSIM(Da,Df|wm,n,t))+ξb(wm,n,t)(SSIM(Db,Df|wm,n,t))Σm=1MΣn=1N(ξa(wm,n,t)+ξb(wm,n,t))]]>

其中，Da、Db和Df分别为视频图像Va、Vb和Vf对应的帧差视频图像，ξ_a(w_m，n，t)为输入帧差视频图像Da在当前窗口下的权值，ξ_b(w_m，n，t)为输入帧差视频图像Db在当前窗口下的权值，SSIM(Da，Df|w_m，n，t)表示融合后帧差视频图像Df与输入帧差视频图像Da在当前局部窗口下的结构相似度值，SSIM(Db，Df|w_m，n，t)表示融合后帧差视频图像Df与输入帧差视频图像Db在当前局部窗口下的结构相似度值；

(3)针对融合后视频图像Vf与输入视频图像Va和Vb之间的当前帧图像，构建相应的单帧空间-时间性能评价指标Q_t(Va，Vb，Vf)：

其中，取值范围为[0，1]；

(4)构建全局空间-时间性能评价指标Q(Va，Vb，Vf)：

Q(Va,Vb,Vf)=Σt=1TQt(Va,Vb,Vf)·ρ(t)Σt=1Tρ(t)]]>

其中，T表示视频图像所含的帧数，ρ(t)为全局帧权系数。