MATLAB图像融合评估工具箱：基于NSCT与SF-PCNN的非下采样多维度分析

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了基于非下采样轮廓波变换域和SF-PCNN算法的图像融合质量评估，支持多种指标的量化分析，可对融合图像进行多维度、客观的性能评价。

详 情 说 明

基于非下采样轮廓波变换域的图像融合评估工具箱

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像融合质量评估体系，能够对融合后的图像进行多维度量化评价。工具箱基于Qu Xiao-Bo等人提出的空间频率激励脉冲耦合神经网络(SF-PCNN)算法，通过非下采样轮廓波变换(NSCT)域分析技术，计算多种图像融合评价指标，为图像融合算法的性能评估提供标准化测试平台。

功能特性

• 多维度评估体系：综合信息熵、互信息、空间频率等多项量化指标
• NSCT域分析：采用先进的非下采样轮廓波变换技术进行多尺度分析
• SF-PCNN算法：集成空间频率激励脉冲耦合神经网络模型
• 可视化对比：提供源图像与融合图像的直观对比显示
• 标准化输出：生成详细的评估报告和性能评分汇总

使用方法

1. 准备输入数据：

- 待评估的融合图像文件（支持jpg、png、bmp等格式） - 参考源图像（多张原始图像） - 参数配置文件（可选，用于调整算法参数）

1. 运行评估程序：

```bash # 在MATLAB环境中运行主程序 main

1. 获取输出结果：

- 量化评估指标数值 - 评估报告文档 - 可视化对比图 - 性能评分汇总

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 信号处理工具箱
• 至少4GB可用内存
• 支持常见图像格式的读写

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括图像数据读取与预处理、非下采样轮廓波变换域的多尺度分解、基于空间频率激励脉冲耦合神经网络的融合质量分析、多维度评估指标的计算与综合评分，以及评估结果的可视化输出与报告生成。该文件作为整个评估流程的调度中心，确保各模块协同工作，实现从输入到输出的完整处理链路。