[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像融合效果评估方法

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的图像融合效果评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：生成训练数据集和测试数据集；S2：生成卷积神经网络模型；S3：基于训练的卷积神经网络测试测试数据集；

所述S1包括S101、S102、S103、S104；

S101:获取拼接合成图像；

S102：计算拼接合成图像的客观评价参数；选取了偏差指数作为客观评价参数；所述偏差指数计算公式如下：

其中，D表示偏差指数，F(i,j)表示拼接合成图像中像素灰度值，A(i,j)表示拼接合成图像中像素灰度值与原始图像序列相对应像素灰度值，M，N分别表示拼接合成图像的宽度和高度；

选取了标准差作为客观评价参数，标准差是由均值间接求得的，反映了图像灰度值I(i,j)相对于图像灰度均值的离散程度，即图像像素值的分布情况；拼接合成图像的标准差SD定义为：

S103：生成训练数据集；

根据S101步得到的拼接合成图像以及S102步设置的客观评价参数，计算卷积神经网络的训练数据集；对训练样本集中所有的拼接合成图像以及相对应的原始图像序列，使用图像配准技术，将拼接合成图像与原始图像序列进行配准，得到二者的重合区域，将重合区域按行均匀分割成a块，对每一块进行处理，依据偏差指数、标准差两种评价参数的计算方法，对每个块计算它们的客观评价参数，作为卷积神经网络的训练数据集X＝{D¹,SD¹,D²,SD²,…,D^a,SD^a}；

计算每一个块内的每个像素和每个拼接图像对应的原始图像的每个像素的差的平方值Avg；将0～Avg构成的闭区间均匀的分成五等分，按值的大小从小到大将区间依次标记为E1、E2、E3、E4、E5，如果某一块的像素差的平方值落在E1这个区间，表明该块的拼接效果好，如果某一块的像素差的平方值落在E5这个区间，则标定该块的拼接效果差；将所有训练样本集进行平方值Avg计算及拼接效果标定，获得与原始图像序列相对应的理想输出Y＝{y¹,y²,…,y^a}，其中，yⁱ∈{E1,E2,E3,E4,E5}，并且{X,Y}一起构成了卷积神经网络的训练数据集合；

S104：获取测试数据集；

所述S2步骤包括S201、S202、S203；

S201：构建卷积神经网络模型；S202：设置输入层与卷积采样层参数；S203：利用训练数据集训练卷积神经网络。

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的图像融合效果评估方法，其特征在于，所述步骤S2中采用非全连接的深层神经网络模型，且同一层中某些神经元之间的连接权重是共享的。

3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的图像融合效果评估方法，其特征在于，所述S201具体为：以步骤S1生成的训练数据集中的客观评价参数X为输入，构建一个卷积神经网络模型，该卷积神经网络采用5层的神经网络，分别是输入层，第一卷积采样层，第二卷积采样层，全链接层，输出层，其中，在第一卷积采样层首先将输入与第一卷积采样层设定的不同卷积核和可加偏置进行卷积，卷积后产生若干个特征，然后对特征按照设定的池化尺度大小进行特征值求和，加权值，加偏置，最后通过一个Sigmoid函数得到第一卷积采样层的输出，第二卷积采样层进行与第一卷积采样层相同的操作，区别在于两层所使用到的卷积核、池化尺度大小以及偏置不同，两次卷积采样层的输出是特征映射图，全链接层将第二卷积采样层的特征正向传播输出特征向量，同时也可以进行反向传播操作，在输出层中将输入的特征向量按输出标签的大小指定输出。