MI、Qabf、Nabf 图像融合指标

资 源 简 介

MI、Qabf、Nabf 图像融合指标

详 情 说 明

在图像融合领域，评估融合结果的质量至关重要。其中，互信息（MI）、基于边缘保持度的Qabf和基于邻域信息的Nabf是三种常用的客观评价指标。

互信息（MI） 互信息衡量的是融合图像从源图像中保留了多少信息量。它通过计算融合图像与各源图像之间的信息重叠程度来评估融合效果，数值越大表明融合结果包含的源图像信息越多。

Qabf（基于边缘保持的融合质量指标） Qabf主要关注融合图像对源图像边缘特征的保留能力。通过比较源图像和融合图像的边缘强度与方向，计算一个质量分数，分数越高说明边缘信息融合得越好。

Nabf（基于邻域的融合指标） Nabf从局部邻域的角度评估融合图像的质量，分析像素间的空间相关性。它能反映出融合算法在细节和纹理上的表现，数值越低表示融合效果越优。

这些指标各有侧重，实际应用中可结合使用，全面评估融合算法的性能。