Аннотация. Рассматриваются вопросы, связанные с комплексированием цифровых изображений в многоспектральных оптико-электронных системах. Представлен анализ процесса формирования комплексированных изображений, на основе которого предложены критерии оценки их качества с учетом пространственных искажений и изменения яркости. Для оценки качества пространственного преобразования при комплексировании изображений предлагается использовать такие критерии, как дисперсия разности уровней яркости исходного и преобразованного изображений и коэффициент их корреляции. Для оценки качества функции преобразования яркости при комплексировании изображений рассчитывается значение перекрестной энтропии, что позволяет уменьшить влияние шумовой составляющей изображения на оценку количества информации; другим критерием является характеристика распределения симметричности фурьеспектра изображения — эксцесс фурье-спектра, позволяющая определить контрастность изображения по частотным составляющим.

Ключевые слова: многоспектральная оптико-электронная система, комплексирование изображений, критерии качества изображений, цифровое изображение

Список литературы:

1. Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. М.: Университетская книга; Логос, 2007. 192 с.
2. Васильев А. С., Коротаев В. В., Краснящих А. В., Лашманов О. Ю., Ненарокомов О. Н. Совмещение тепловизионного и телевизионного изображений при обследовании строительных конструкций зданий и сооружений // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 4. С. 12—16.
3. Васильев А. С., Краснящих А. В., Коротаев В. В., Лашманов О. Ю., Ненарокомов О. Н., Лысенко Д. Ю., Широков А. С., Ярышев С. Н. Разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения лесных пожаров методом совмещения изображений // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 12. С. 50—56.
4. Антюфеев В. И., Быков В. Н. Сравнительный анализ алгоритмов совмещения изображений в корреляционноэкстремальных системах навигации летательных аппаратов // Авиационно-космическая техника и технология. 2008. № 1. С. 70—78.
5. Войтов В. А., Голицын A. B., Дегтярев Е. В., Журавлев П. В., Журов Г. Е., Шлишевский В. Б. Способ формирования единого информационного поля // Оптич. журн. 2009. Т. 76, № 12. С. 84—87.
6. Аксенов О. Ю. Совмещение изображений // Цифровая обработка сигналов. 2005. № 3. С. 51—55. 
7. Vasilev A. S., Korotaev V. V. Research of the fusion methods of the multispectral optoelectronic systems images // Proc. of SPIE. 2015. Vol. 9530. Р. 953007—1.
8. Порфирьев Л. Ф. Основы теории преобразования сигналов в оптико-электронных системах. СПб: Лань, 2013. 400 с.
9. Jianfang Dou, Jianxun Li. Optimal image-fusion method based on nonsubsampled contourlet transform // Opt. Engineering. 2012. Vol. 51(10), 107006.
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с. 
11. Al-Wassai F., Kalyankar N., Al-zuky A. The IHS transformations based image fusion // J. of Global Research in Computer Science. 2011. Vol. 2, N 5. P. 70—77.
12. Ramac L. C., Uner M. K., Varshney P. K. Morphological filters and wavelet based image fusion for concealed weapon detection // Proc. of SPIE. 1998. Vol. 3376.
13. Deepali A. Godse, Dattatraya S. Bormane. Wavelet based image fusion using pixel based maximum selection rule // Intern. Journal of Engineering Science and Technology. 2011. Vol. 3, N 7.
14. Ким H. B., Коссов П. В., Михеев C. M. Увеличение информативности телевизионных и тепловизионных изображений // Вестник компьютерных технологий. 2011. № 10.
15. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Под ред. Ю. В. Прохорова. М.: Большая российская энциклопедия, 2003. 912 с.