基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价

第３２卷第１０期　四川兵工学报　２０１　１年ｌ０月　【自动化技术】　基于色彩与结构相似性的伪彩色图像　融合质量评价　齐　鸥　，黄应清　，蒋晓瑜　（装甲兵工程学院ａ．控制工程系；ｂ．兵器＿Ｔ稗系，北京　１０００７２）　摘要：提出一个颜色与结构相似性指标ＣＳＳＩＭ（ｃｏｌｏｒ　ａｎｄ　ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｒｉｃ）用于评估伪彩色融合　像的　质量。该指标摒弃复杂的色彩空间变换，直接在ＲＧＢ空间计算融合图像质量，大大降低ｒ计算量。通过实验探究ｒ　该指标与人的感知质量之间的关系。实验结果证实该指标的评价结果和人的感知质　基本一致。　关键词：伪彩色图像融合；结构相似性；质量评价；色彩相似性　中图分类号：ＴＮ９１１．７３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—０７０７（２０１１）ｌ０—０ｌ１Ｏ—Ｏ４　伪彩色图像融合是信息融合领域的一项重要技术，图像　的质量是该技术的关键。过去国际上对伪彩色融合图像主　１　伪彩色图像融合技术　目前常用的伪彩色图像融合算法主要有ＮＲＬ　力‘法、　ＭｌＴ　“。。　方法、ＴＮＯｊ　方法等　要采取主观的评价方式　Ｉ２　Ｊ，但评价过程非常繁琐，不能植　入到图像融合系统中，无法满足人们对图像融合实时化、自　动化的要求。随着伪彩色图像融合技术的发展，客观评价已　成为研究的重点内容。　ＮＲＬ算法是由美国海军研究院（ｎａｔｉｏｎａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｌａｂｏｒａ—　ｔｏｒｙ，ＮＲＬ）提出的。在该方法中：红外图像的从度值从红色　近年来，图像融合的客观评价指标不断被开发出米。　２０００年，Ｐｅｔｒｏｖｉｃ和Ｘｙｄｅａｓｌｊｌ　率先提出一个基于图像边缘信　ＬＵＴ表中选取，微光图像的厌度值从青色ＬＵＴ表中选取。融　合映射关系如式（１）所示，其中：　表示红外图像；ＬＬ表爪微　息的像素级融合图像质量评价指标。２００３年，Ｑｕ等　结合　信息理论知识，提出一种运用共用信息评价融合图像质量的　指标。不久之后，Ｐｉｅｌｌａ和Ｈｅ￣ｍａｎｓ　将Ｚｈｏｕ　Ｗａｎｇ。。　的结构　相似性理论应用于质量评价，提出一个基于该理论的评价指　标。以上指标多用于评价灰度融合图像质量，不能评估色彩　对人眼的作用，且直接应用于伪彩色融合图像会对评价的精　度带来很大的影响。为了解决这个问题，Ｔｏｅｔ和Ｍ．Ｐ．Ｌｕｃａｓ—　ｓｅｎ　将全局灰度评价指标拓展到伪彩色领域，提出一个伪　光图像。该算法计算简单，容易实现，在实际　取僻ｒＪ’。泛　的应用。　Ⅳ尺Ｌ：『Ｌ　］：『ＬＩＲ　］　Ｂ　ＬＬＬＪ　，　Ｔｏｅｔ算法是基于生物学中颜色对抗原　提…的・种伪　彩色图像融合算法，其摹本的思　是通过２幅罔像的联合处　彩色图像融合质量评价指标。该指标解决了色彩对人眼作　理，增强各自的独有信息，减弱相互之问的共有信息，从　用的评估问题，但算法过于复杂，计算量太大，严重影响了融　合系统的实时性。最近张秀琼　在以往算法的基础上，提出　一融合图像中增强每个传感器的独有特性。具体做法为：对２　个输入图像４和Ｂ，首先求出它们的共有部分Ｃ；然后，川２　幅原图像分别减去共有部分，得到２幅图像的特有成分　像　和Ｂ　；最后，用图像４和　的差异图像送入　（红色）迎　道，用图像Ｂ和４　的差异图像送入Ｇ（绿色）通道。这样就　个新的伪彩色融合图像的指标。该指标的评价结果和人　主观感知质量的相关程度很高，效果很好。但张的算法仍旧　复杂。为了解决以上为题，本文提出一个基于色彩和结构相　似性评价指标。该指标不需要色彩空间转换，直接在ＲＧＢ　得到了伪彩色融合图像。融合映射关系如式（２）所示。　空间计算图像的质量。实验结果显示，本指标大大降低了计　算量，评价结果和人的主观感觉基本保持一致。　ｒ尺］ｒＡ—Ｂ　］　：　ｊ　收稿日期：２０１１—０８—０２　基金项目：军内科研项目　作者简介：齐鸥（１９８７一），男，硕士研究生，主要从事计算机图像学研究。　齐鸥，等：基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价　１１１　ＭＩＴ方法运用生物的视觉特性来融合红外和可见光图　合图像的重要程度，Ａ　＋Ａ　＝１。一般来说，图像所含的信息　量越大，图像的重要程度越大，本文用源图像信息熵Ｈ代表　图像的重要程度：　像。在人眼视觉信息的传递过程中，各种神经细胞交互作　用，视网膜的一些区域（ＯＮ域）接受光照射兴奋，而另外的　区域（ＯＦＦ域）受到光照射抑制兴奋。ＯＮ域和ＯＦＦ域结合　在一起称作感受野（ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ　ｆｉｅｌｄｓ）。在一个ＯＮ中心的感　受野模型中，如果光照充满中心，则光照引起最强的兴奋激　打Ｂ　活反应；如果光照充满了周围的全部环形，则对细胞的兴奋　Ａ８　产生很大的抑制；如果ＯＮ域和ＯＦＦ域同时被照亮，则它们　之间的作用彼此抵消。同理，ＯＦＦ中心感受野具有与ＯＮ中　心感受野相反的特性。　２结构与色彩相似性评价指标　目前，伪彩色融合图像质量评价大多建立在色彩空间变　换的基础上　Ｊ。通过色彩空间变换，将ＲＧＢ空间的色彩　转换到和人眼感知相类似的色彩空间（例如ＬＡＢ空间、ＨＩＳ　空间）。然而空间变换大多计算量大，对指标的实时性带来　很大的挑战，且空间变换荠未对原始图像提供更多的可用信　息，在ＲＧＢ空间只要选择合适的评价方法，同样可以达到空　间变换所带来的效果。本文提出的ＣＳＳＩＭ指标由色彩相似　性指标ＣＳＳＩＭ（ｃｏｌｏｒ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｒｉｃ）和结构相似性指　标组成（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｒｉｃ）组成。该指标直接　在ＲＧＢ空间计算融合图像的质量，摒弃了色彩空间变换环　节，大大降低了计算量。　２．１　结构相似－眭指标　Ｗａｎｇ　Ｚｈｏｕ和Ａｌａｎ　Ｂｏｖｉｋ　１４］在多年对图像质量的研究基　础上，于２００２年首次提出结构相似性的理论。该理论认为：　人眼视觉的主要功能是高度自适应的从图像中提取结构化　信息，因此对图像结构失真程度的度量是对图像视觉质量的　最好近似。设　、ｙ是２幅待比较图像，则它们之间的结构相　似性为　ＳＳＩＭ（Ｘ，Ｙ）＝Ｚ（Ｘ，Ｙ）　Ｃ（Ｘ，Ｙ）　Ｓ（Ｘ，Ｙ）　（３）　ｌ（ｘ，ｙ）：　ｘ＋ｔｚｒ＋÷　乙　ｃ（　，ｙ）＝半　（ＪＸ十ｒＪ　Ｙ十Ｉ－，２　（ｘ，ｙ）：　Ｏ＇ｘＯ－Ｙ十乙３　式中：　、　、　２　分别代表图像的均值、方差、协方差；　Ｃ　、Ｃ２、Ｃ，为小的常数用于维持算法的稳定。假定Ｘ是源图　像，ｙ是Ｘ经过扭曲处理后的图像，ＳＳＩＭ的值越接近１，说明　ｙ保持　的结构越完整，ｙ的质量也就越好。由于融合过程　中两幅输入图像对融合结果的重要性是不等的，重要性越大　的图像对融合结果的决定作用越大。因此定义融合图像质　量公式：　Ｑ（Ａ，Ｂ，Ｆ）：Ａ　Ｑ（Ａ，Ｆ）＋Ａ　Ｑ（Ｂ，Ｆ）　（４）　式中：Ｆ代表融合图像；Ａ　、Ａ　分别代表输入图像Ａ、Ｂ对融　日＝一∑Ｐ　ｌｏ　式中：　为图像的灰度级；Ｐ为灰度值为ｉ的像素出现的　概率。　２．２色彩相似性指标　对于色度分量我们采用色彩相似性的方法计算其质量。　色彩相似性假定图日的颜色完全来自于图Ａ，如果图Ｂ的颜　色种类越接近于图Ａ，则颜色从　传向日的过程中颜色损失　的就越少，称图曰和图Ａ的颜色相似性越高。Ｈａｓｌｅｒ和Ｓｕｓ—　ｓｔｒｕｎｋ　提出一种在ＲＧＢ空间计算图像颜色种类丰富程度　方法。设ｒ，ｇ、ｂ分别代表一幅图像的红色、绿色、蓝色分量，　则该幅图像的颜色丰富程度　Ｍ＝√　＋　２　＋０．３７　、，　２　式中：ｒｇ＝ｒ－ｇ；ｙｂ＝（ｒ　ｇ）／２；Ｉｘ　、　、　，２、ｇ　分别代表分量　差制图的均值和方差。为了后续计算方便，将其归一化：　ＣＭ＝　Ｈａｓｌｅｒ和Ｓｕｓｓｔｕｒｎｋ在文献中指出，当ｒ，ｇ、ｂ三分量的取值范　围为０－２５５时，Ｍ…取１０９，则彩色融合图像的颜色相似性　ｃ（　，　（５）　式中：Ａ和　代表２幅输入图像；Ｔ代表目标彩色图像；Ｆ代　表融合图像。Ｃ越接近１，表示融合结果和目标彩色图之间　的颜色相似性越高；反之，ｃ越接近０颜色相似性越低。　２．４融合图像整体质量　将结构相似性和颜色相似性综合起来得到色彩与结构　相似性指标　ＣＳＳＩＭ（Ａ，Ｂ，Ｆ）：ＡＧｓ　Ｑ（Ａ，Ｂ，Ｆ）＋ＡｃＣ（Ａ，Ｂ，Ｆ）（６）　式中Ａ。　＋Ａ。＝１，Ａ。　、Ａ　分别代表结构和色彩对融合图　像的重要程度。通过实验得知当Ａ。。　＝０．８，Ａ　＝０．２时，评　价效果和人眼一致性较好，因此本文取Ａ。　：０．８＝０，Ａ。＝　０．２　３　实验结果与分析　３．１主观评价实验　实验条件：本文实验的所有图像均来自于标准图像融合　数据库ｗｗ．ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ．ｏｒｇ。实验图像采用前面介绍的３　种融合算法附Ｄｕｎｅ、ＯＣＴＥＣ、Ｔｒｅｅｓ、ＵＮｃａｍｐ、ｒｏａｄ、ｓｈｉｐ、ｓｔｒｅｅｔ　７幅场景的微光和红外图像进行融合，得到２１幅融合图像，　场景包括车、人、路、房子、船、营房、深林等目标。有２０名本　１１２　四川兵工学报　ｈｔｔｐ：／／ｓｃｂｇ．ｊｏｕｒｓｅｒｖ．ｃｏｍ／　科生组成的质量评价组对上面所得到的融合图像进行评价。　他们有正常的色觉，有正常或经过校正正常的视觉，具备基　本的图像处理知识，了解本实验的目的、评价标准及相关流　程。参与评价人员采取５级绝对质量尺度对伪彩色融合图　像进行打分，如表１所示。　表１主观评价打分标准　分数　主观感觉　图像质量好　图像质量较好　图像质量一般　图像质量较差　图像质量差　所有主观实验在一问密闭的暗室中进行，光照约为０．６０　ｌｘ；显示器采用ＶｉｅｗＳｏｎｉｃ　ＶＧ５１０ｂ，经过检查，无坏点和色差，　分辨率设置为１０２４×７６８，显示背景设置为中灰；实验者距离　屏幕预先设定为６０　ｃｍ，实验过程中可自由调节自身到屏幕　距离至感觉舒服为止，视场角约为８。。　实验过程：实验前对评价者做初步的培训，使其理解实　验的目的、流程和打分标准，并对场景的内容有一个大致的　印象。实验过程中所有伪彩色融合图像随机出现，评价者判　断时间不作。在上一幅图像评价完成后和下一幅图像　出现前，插入一幅和实验无关青色图，以减少２幅评价图之　问的相互干扰。　每个观测者评价时采用的度量零点和度量尺度不同，为　了减少每个人度量标准的不同对实验的影响，对所得数据做　Ｚ变换，得到每一幅融合图像感知质量　１　Ｎ　ｑｉ’厂　ｑｉ，Ｊ　Ｚ　Ｊ＝　ＺＪ＝　∑　式中：ｉ＝１，…，　代表不同的观察者；　＝１，…，Ⅳ代表不同的　图像；ｑ代表观测者对图像的原始打分。　３．２实验结果　对７幅场景分别采用ＮＲＬ、ＭＩＴ、ＴＮＯ算法得到的２１幅　图像进行评价，评价的结果如表２所示，其中Ｎ、Ｍ、Ｔ分别代　表ＮＲＬ、ＭＩＴ、ＴＮＯ算法。　主观评价质量如图２所示。图中，横轴上的数字１，２，　…，７分别代表场景Ｔｕｎｅ，ＯＣＴＥＣ，…，ｓｔｒｅｅｔ。每个场景中，从　左至右分别为ＮＲＬ、ＭＩＴ、ＴＮＯ算法。从图中可以看出：在选　定的７幅场景中，ＮＲＬ算法得到的融合图像，除Ｄｕｎｅ和　Ｔｒｅｅｓ两幅场景外，其他场景的感知质量均低于ＭＩＴ和ＴＮＯ　算法，融合效果较差。Ｍ１Ｔ和ＴＮＯ算法相对较好，但互有　优劣。　表２融合图像的评价结果　图２主观评价质量　分别对ＣＦＯＩ、ＺＨＡＮＧ、本文提出的ＣＳＳＩＭ指标与人的感　知质量之间求相关性，结果如图３所示。　从图３中可以看出，ＣＦＩＯ指标与感知质量的相关性较　齐鸥，等：基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价　指标。　１１３　低，尤其是对感知质量为０．４和０．６左右的几个点，偏离度　很大。ＣＦＯＩ引入信息理论评价融合图像的质量，然而融合　本文摒弃了颜色空间变化环节，直接在ＲＧＢ空间进行　结构和颜色相似性计算，大大减少了算法的计算量，提高了　图像的质量并不随着信息量的增加而绝对提高，因此在图像　噪声较大的情况下，运用信息量评价融合图像质量，效果就　算法的实时性。３种评价指标均由ＭＡＴＬＡＢ　７．１　ＳＰ３来实　现，机器所装的系统为Ｗｉｎｄｏｗｓ　ＸＰ　ＳＰ３，硬件配置为：Ｉｎｔｒｅｌ　会降低。本文采用结构相似性指标评价图像指标，在不增加　系数ｒ＝０．８７，基本接近经过复杂彩色变化的ＺＨＡＮＧ的　算法计算量的情况下，基本保持了和人眼的一致性，其相关　兰　　一０　５　ｌ　０　（Ｒ）Ｐｅｎｔｉｕｍ　Ｄｕａｌ　Ｅ２２００＠２．２０　ＧＨＺ的ＣＰＵ，内存为０．９９　ＧＢ。程序执行时间如表３所示。　Ｏ　５　ｌ　Ｏ　．　０　５　ｌ　０　感知质量　一一　表３　３种评价指标的执行时间　感知质量　感知质量　图３　３种评价指标和感知质量的相关性　从表３中可以看出，本文的算法实现速度快，所需的计　算时间远远小于ＣＦＯＩ和ＺＨＡＮＧ的算法。　４　结束语　叁　—［４］Ｑｕ　Ｇ，Ｚｈａｎｇ　Ｄ，Ｙａｎ　Ｐ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｆｏｒ　ｐｅｒｆｏｒｍ—　ａｎｃｅ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００２，３８：３１３　３１５．　［５］Ｐｉｅｌｌａ，Ｇ．ａｎｄ　Ｈ　Ｈ．Ａ　ｎｅｗ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｍｅｔｒｉｃ　ｆｏｒ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ　［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ　Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｆ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．［ｓ．１．］：　本文通过对结构相似性理论和色彩相似性理论的研究，　提出一个用于伪彩色融合图像质量评价的客观指标ＣＳＳＩＭ。　该指标能在不降低指标性能的情况下，降低算法的复杂性，　提高评价指标的实时性。实验结果本指标在伪彩色图像融　合质量评价上的有效性。　‘　［Ｓ．ｎ．］，２００３．　［６］Ｚｈｏｕ　Ｗａｎｇ，Ｂｏｖｉｋ　Ａ，Ｅｅｒｏ　Ｐ．Ｓｉｍｏｎｅｅｌｌｉ．Ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：Ｆｒｏｍ　ｅｒｒｏｒ　ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ　Ｉｆｏｎｍ　ｒＴｈｅｏｒｙ，２００４，１３（４）．　［７］Ｔｏｅｔ　Ａ，Ｌｕｃａｓｓｅｎ　Ｍ　Ｐ．Ａ　ｎｅｗ　ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　ｅｏｌｏｕｒ　ｉｍａｇｅ　ｉｆｄｅｌ—　ｉｔｙ　ｍｅｔｒｉｃ［Ｊ］．Ｄｉｓｐｌａｙｓ，２００３，２４：１９７—２０７．　参考文献：　［１］Ｔｏｅｔ　Ａ，Ｊａｎ　Ｋｅｅｓ．Ｉｊｓｐｅｅｒｔ　Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒ—　ｅｎｔ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ　ｓｃｈｅｍｅｓ［Ｊ］．ＳＰＩＥ，２００１，４３８０，４２７　—［８］Ｚｈａｎｇ　Ｘ．Ａ　ｎｏｖｅｌ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｍｅｔｒｉｃ　ｆｏｒ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｌｏｒ　ａｎｄ　ｓｔｕｃｔｒｕｒａｌ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆ．ｏｎ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：［Ｓ．　ｎ．］，２００９．　４３５．　［９］　张文峦．基于伪彩色的图像融合算法研究［Ｄ］．西安：西　北工业大学，２００７．　［２］Ｔｏｅｔ　Ａ，Ｆｒａｎｋｅｎｂ　Ｅ　Ｍ．Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ　ｓｃｈｅｍｅｓ［Ｊ］．Ｄｉｓｐｌａｙｓ，２００３，２４：２５—３７．　［３］Ｘｙｄｅａｓ　Ｃ，Ｐｅｔｒｏｖｉｃ　Ｖ．Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ　ｉｍａｇｅ　ｆｕｓｉｏｎ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　［１０］蔡炜涛．微光和红外图像假彩色融合与处理算法研究　［Ｄ］．南京：南京理工大学，２００３．　（下转第１１６页）　ｍｅａｓｕｒｅ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２０００，３６：３０８—３０９．　１１６　四川兵工学报　ｈｔｔｐ：／／ｓｃｂｇ．ｊｏｕｒｓｅｒｖ．ｔｏｎｉ／　Ｐ　＝∑ｃ　ｉｒ　ｉ（１一Ｐｅ）　ｉ＝ｔ＋１　（４）　合的编码方式。在多径传播的环境中传播信息误字率可达　１０　量级，其性能能够很好地满足水声遥控系统稳定工作的　要求。　其中：ｔ是纠错编码可纠错的位数，对（７，４）汉明码而言，ｔ＝　１；　为信元位数。　那么虚警概率Ｐｗｆ为　Ｐ　参考文献：　（　一Ｐ　ｅ）～　（　∑ｊ＝ｍ　漏报率尸一为　［１］　彭继肖，张歆，程刚．频移键控调制的直序列扩频技术　［Ｊ］探测与控制学报，２００６（３）：２５—２９．　．尸　＝　∑　（１一Ｐｗ．）　（６）　［２］　Ｇｒｅｅｎ　Ｍ　Ｄ，Ｒｉｃｅ　Ｊ　Ａ・Ｃｈａｎｎｅｌ＿【０１ｅｒａｎｔ　ＦＨ—ＭＦＳＫ　ａｃ㈣ｔｉｃ　ｓｉｇｎａｌｉｎｇ　。　“ｄ。　。　。。ｍｍ““　ａｎ。“　”ｄ“。　。　ｋ　ｌ　Ｊ　Ｊ・　ＩＥＥＥ　Ｊ・０。　“ｉ　Ｅ“ｇ．２０００，２５（１）：２８—３９・　［３］　ｓ　０ｊ　”。　ｉ　Ｍ，ｃ　ｉｐ。　ｉ　Ｊ　Ａ，Ｐｒｏａｋｉｓ　Ｊ　Ｇ・Ａｄａｐ　ｉＶｅ　ｍｕＪ【ｉ＿　ｃｈａｎｎｅ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｕｎｄｅ　ｅｒ　ａｃｏｕ　式中：　是认为码字有效的门限值；　是码字发送次数。　本编码采用分集技术，发送一帧数据，相同指令发送了６　次，ｎ：６。发送一组数据，相同指令发送１８次，ｎ：ｌ８。当码　元误码率Ｐ　：０．０９时。采用信道编码门限值为６时的虚警　概率为６．３２１　４×１０一，采用信道编码后虚警概率明显降低。　ｉ　ｃｏｍ　““ｉ　ｉ。“　［Ｊ］・ｊ。　ｌ。ｆ　Ａ　。“　ｉ　ｓ。。ｉ。　ｙ。ｆ　Ａ一　控系统稳定性的保证篓竖２　’兰　：　耋：　而采用了分集技术后误码率将远远小　，，　。’’一　－。．．水　声　安全起爆系统的研究与实现　．　…一’　。……　…　。一　…’　　。遥控系统的稳定工作，　可…水声　葚：　．　．　．　…　讯华　’…　一一　。　４　结束语　讨论了基于ＦＳＫ和分集技术的水声遥控编码设计，并利　用信道编码降低误字率，提出使用分集技术与频移键控相结　［６］　杨俊杰・水声遥控编码的误－ｆ－ｍ［　］・声学与电子工　（责任编辑陈松）　（上接第１１３页）　ｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９６，３５（３）：６５０—６５８．　［１１］Ｗａｘｍａｎ　Ａ　Ｍ，Ａｇｕｉｌａｒ　Ｍ．Ｏｐｐｏｎｅｎｔ　ｃｏｌｏｒ　ｆｕｓｉｏｎ　ｏｆ　ｍｕｌｉ—　ｔｉｓｅｎｓｏｒ　ｉｍａｇｅｒｙ：ｖｉｓｉｂｌｅ，ＩＲ　ａｎｄ　ＳＡＲ［ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ　ｔｈｅ　Ｍｅｅｔｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＲＩＳ　Ｓｐｅｃｉａｌｔｙ　Ｇｒｏｕｐ　ｏｎ　Ｐａｓｓｉｖｅ　Ｓｅｎｓｏｒ．　［１４］Ｗａｎｇ　Ｚｈｏｕ，Ｂｏｖｉｋ　Ａ　Ｃ．Ａ　ｕｎｉｖｅｒｓｌａ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ　［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００２，９（３）：８１—８４．　［１５］Ｈａｌｅｒ　Ｄ，Ｓｕｅｓｓｔｒｕｎｋ　Ｓ　Ｅ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ　ｃｏｌｏｒｆｕｌｎｅｓｓ　ｉｎ　ｎａｔｕｒａｌ　ｉｍａｇｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｖｉｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔ．Ｉｍａｇｅ．ＶＩＩＩ．　［Ｓ．１．］：［Ｓ．ｎ．］，１９９８：４３—６１．　［１２］Ｗａｘｍａｎ　Ａ　Ｍ．Ｃｏｌｏｒ　ｎｉｇｈｔ　ｖｉｓｉｏｎ：ｆｕｓｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｎｓｉｆｉｅｄ　ｖｉｓｉ—　ｂｌｅ　ａｎｄ　ｔｈｅｒｍａｌ　ＩＲ　ｉｍａｇｅｒｙ．Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ　Ｖｉｓｉｏｎｆｏｒ　Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｓａｎｔａ　Ｃｌａｒａ，ＣＡ，ＵＳＡ：［Ｓ．ｎ．］，２００３．　Ｇｕｉｄａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｚ］．Ｐｒｏｃ　ＳＰＩＥ　１９９５，２４６３：５８—６８．　［１３］Ｔｏｅｔ　Ａ，Ｊａｎ　Ｗａｌｒａｖｅｎ．Ｎｅｗ　ｆｌｓａｅ　ｃｏｌｏｒ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｆｏｒ　ｉｍａｇｅ　（责任编辑刘舸）