核Fisher判别分析在红外与可见光融合评价的应用

作     者：朱亚辉 彭国华 郑玉山 Zhu Yahui;Peng Guohua;Zheng Yushan

作者机构：西北工业大学理学院 西北工业大学自动化学院陕西西安710072 

出 版 物：《西北工业大学学报》 (Journal of Northwestern Polytechnical University)

年 卷 期：2013年第31卷第5期

页      面：770-773页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61070233)资助 

主　　题：图像融合 效果评估 核Fisher判别分析 综合方法 

摘      要：针对传统的红外与可见光图像融合效果评价方法存在的问题,提出了核Fisher判别分析(KFDA)的红外与可见光图像融合效果评价方法。将空间信息、图谱信息、噪声抑制、边缘保持度四个方面建立的客观评价指标作为判别因子,采用灰色关联分析划分200组数据为学习样本的训练和检验,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了红外与可见光图像融合效果的KFDA评价模型。结果表明:引入核技术的Fisher算法,大大提高了红外与可见光图像融合效果评价的准确性。