图像融合指标

资 源 简 介

图像融合指标

详 情 说 明

图像融合是计算机视觉和图像处理中的重要技术，旨在将多幅源图像的信息综合起来生成一幅更高质量的图像。为了评估融合效果，研究人员开发了多种量化指标，从不同角度衡量融合图像的质量。

综合熵 综合熵用于衡量融合图像的信息量。熵值越高，说明图像包含的信息越丰富，融合效果通常越好。计算时通过分析图像的灰度直方图来评估信息量。

空间频率 空间频率反映图像的细节清晰度，包括行频率和列频率。高频成分越多，说明图像的边缘和纹理信息保留较好。

互信息（MI） 互信息衡量融合图像与源图像之间的信息共享程度。较高的互信息值表明融合图像较好地保留了源图像的关键信息。

结构相似性（SSIM） 评估融合图像与源图像在结构、亮度和对比度方面的相似度，值越接近1，表示结构越一致。

峰值信噪比（PSNR） 衡量融合图像与参考图像之间的误差，PSNR越高，说明失真越小。

边缘保持度 检测融合图像是否较好地保留了源图像的边缘信息，通常使用Sobel或Canny算子计算边缘强度。

视觉保真度 结合人眼视觉特性，评估融合图像的视觉效果是否自然。

这些指标可以全面评估融合算法的性能，适用于多模态图像（如红外与可见光融合）或超分辨率重建任务。通过对比不同算法的指标得分，可以客观选择最优融合策略。