Đểđánh giá mang tính khách quan về hiệu suất fusion, người ta sử dụng các phương pháp khác nhau trong thông tin để thích ứng với các thông tin cần đánh giá kết quả. Hai phương pháp thường dùng là:
- Hướng tới sự thích nghi hoặc mô tả fusion dựa trên sựđánh giá mục tiêu của thông tin ngõ vào.
- Phản hồi thích nghi hoặc đánh giá fusion dựa trên sự đánh giá toàn bộ mục tiêu của kết quả tạm thời thu được.
Hình 2.15 mô tả tóm tắt quá trình thực hiện của hai phương pháp trên.
Để xác định tầm quan trọng liên quan đến các ngõ vào thông qua quang cảnh, trong hầu hết các thuật toán fusion ước lượng sự nổi bật ảnh như sự tương phản cục bộ hoặc sự bức xạ. Sau đó, thông tin này được dùng chọn lựa nguồn liên quan nhất cho ảnh trộn ở một vài điểm cục bộ bởi việc thích nghi các thông số gần đúng fusion, như chọn lựa bản đồ. Fusion hướng tới thích nghi được thể hiện trong hình 2.15a. Chúng dựa trên sự đánh giá thông tin thông qua đo đạc khách quan fusion, từ đó thông tin được xác thực hơn và xác định được mối liên quan đến các vấn đềđã trình bày. Đểđánh giá và so sánh dung lượng thông tin đối lập với các kết quảđánh giá fusion chủ quan, các đo đạc khách quan phải kết hợp với những cơ chế
linh hoạt. Một sự so sánh chính xác hơn các ảnh ngõ vào sẽ dẫn đến kết quả tốt hơn các ảnh fusion, đồng thời có sự linh hoạt lớn hơn của toàn bộ hệ thống fusion. Cách tiếp cận này là để thực hiện chức năng fusion, tuy nhiên, sựđo đạc ước lượng không cân đối M phải yêu cầu thỏa mãn điều kiện M(A,B) ≠ M(B,A).
Ảnh đa bộ cảm ứng được tìm thấy dựa trên ý tưởng một bộ cảm ứng có thể cho thấy thông tin mà thông tin đó lại bị mất ở bộ cảm ứng khác. Khi so sánh fusion các ảnh vào được đo đạc đối xứng trực tiếp, chẳng hạn thông tin trộn lẫn nhau, không thể xác định được thông tin và trạng thái cân bằng. Do vậy, chúng ta không phân biệt tính hữu dụng của các ảnh ngõ vào fusion. Trong trường hợp này, có thể xác định ngõ vào nào có liên quan nhiều đến phạm vi chọn lọc trong quang cảnh, từ đó dẫn tới việc lựa chọn bản đồ đặc trưng. Như vậy thực hiện fusion sẽ được linh hoạt hơn.
Phương pháp phản hồi sự thích nghi fusion hình 2.15b chỉ rõ các thông số fusion tối ưu sử dụng đo hiệu suất như các hàm mục tiêu. Chúng bắt đầu với một tập các thông số fusion, đồng thời tạo một ảnh trộn cho phép ước lượng sử dụng một phép đo mục tiêu. Các thông số fusion sau đó được chỉnh sửa theo hoàn cảnh thực tế sử dụng thuật toán tối ưu, xử lý lặp lại cho đến khi thực hiện xong việc hội tụ. Để làm được điều này, cần đảm bảo rằng giải pháp tối ưu sẽđược tìm thấy bên trong những giới hạn của việc chọn mục tiêu đo đạc và thuật toán tối ưu. Đểđối phó với các điều kiện ngõ vào, sự linh hoạt cao trong quá trình chỉnh sửa các thông số fusion là một lợi thế của phản hồi fusion thích nghi [6, tr.455 - 456].
Hình 2.15: Cấu trúc của hai phương pháp đánh giá thích nghi fusion: (a) hướng tới thích nghi, (b) phản hồi thích nghi
Tóm lại, phương pháp làm tăng sự thích nghi của công nghệ Image fusion có thể làm tăng hiệu suất và tính linh hoạt của fusion. Do việc thực hiện các phương pháp dùng trong đánh giá khách quan fusion, các thông số có thể được sửa lại để phù hợp với điều kiện ngõ vào hiện tại nhằm lưu trữ hiệu suất fusion tối ưu. Cả hai phương pháp mô tảđều hướng tới sự thích nghi sao cho linh hoạt hơn. Các kết quả tối ưu được lưu trữ khi phương pháp hướng tới thích nghi được áp dụng. Điều đó dẫn tới fusion chi tiết các tỷ lệ thông tin nhỏ hơn, trong khi dư thừa các thông số kết hợp được tối ưu trong vòng lặp phản hồi thích nghi. Vấn đề này chứng tỏ rằng, việc ước lượng chính xác thông tin chi tiết chứa trong các ngõ vào là quyết định đến sự linh hoạt image fusion.
Việc thể hiện sự tối ưu phản hồi của các thông số fusion bị ảnh hưởng trên fusion của các chuỗi ảnh, nơi mà những chức năng cao hơn được dùng để xử lý các hệ số được tạo bởi các thông số tối ưu chỉ mọi khung N. Tất cả các phép đo được thể hiện nhằm tăng cường hiệu suất fusion, chỉnh sửa các thông sốđể thay đổi thành công những điều kiện trong các ngõ vào. Để hướng tới sự mô tả thuận lợi fusion thích nghi, mặc dù chúng không rõ ràng về mặt ứng dụng lý thuyết thời gian thực, chúng ta vẫn có thể sử dụng phép đo QAB/Fđểước lượng các ngõ vào.
Cuối cùng, khuyết điểm trong việc ước lượng fusion khách quan được nhận biết trong ví dụ về nhiễu tập dữ liệu. Các kỹ thuật linh hoạt nhằm đảm bảo việc tránh tình huống nhiễu ảnh hưởng tới ảnh đã fusion đang là một chủ đề cần nghiên cứu trong tương lai.
Mặc dù trong phần này chỉ đề cập đến khái niệm đơn giản và hiệu quảđược tìm ra để cung cấp cho sự phát triển linh hoạt fusion. Tuy nhiên, các hệ thống đơn thuần chỉ là việc tiếp cận phương pháp rộng hơn của fusion thích nghi. Mặt khác, khả năng linh hoạt hơn, sự tối ưu và các kế hoạch thích nghi chắc chắn tồn tại. Chúng có thểđược áp dụng trong sự kết hợp với các phép đo mục tiêu khác và các thuật toán fusion.