几种图像融合评价指标

资 源 简 介

几种图像融合评价指标

详 情 说 明

图像融合评价指标是衡量融合图像质量的重要工具，它们从不同角度评估融合效果。以下是几种常见指标及其意义：

平均梯度（AG）：反映图像的清晰度和边缘信息，AG值越大，说明图像的细节保留越好。 信息熵（EN）：衡量图像的信息丰富程度，熵值越高，表示融合图像包含的信息量越大。 特征互信息（FMI）：评估融合图像与源图像间的特征相关性，值越高，说明特征传递越完整。 互信息（MI）：计算融合图像与源图像之间的信息共享程度，值越大，融合效果越优。 边缘信息保持量（Qab）：衡量边缘结构的保留情况，数值高表示边缘信息损失少。 加权融合质量评价因子（Qw）：综合考虑结构和亮度信息，用于量化融合质量。 空间频率（SF）：反映图像的局部变化和纹理丰富度，高频成分越多，SF值越大。 相似性指数（SSIM）：评估结构相似性，考虑亮度、对比度和结构信息，接近1表示融合质量高。

这些指标结合使用，能更全面地评估融合算法的性能，确保结果既清晰又信息丰富。