图像融合评价和检测的标准的matlab代码

资 源 简 介

图像融合评价和检测的标准的matlab代码

详 情 说 明

图像融合技术在计算机视觉、遥感影像和医学成像等领域有着广泛应用，而评估融合结果的质量至关重要。在Matlab中实现了一套完整的图像融合评价体系，主要包含以下几种核心指标：

信息熵评价 该指标衡量融合图像中包含的信息量大小，通过计算图像灰度分布的统计特性来反映信息丰富程度。数值越高表示融合后保留的原始图像信息越多。

结构相似性(SSIM) 评估融合图像与源图像在结构信息上的保持程度，同时考虑了亮度、对比度和结构三个因素。其值范围在0到1之间，越接近1表示结构保持越好。

互信息量(MI) 计算源图像与融合图像之间的信息依赖程度，反映融合过程中源图像特征信息的传递效率。高互信息量表明更好的特征保留能力。

空间频率(SF) 评估图像的总体活跃度和清晰度，通过计算图像在行方向和列方向上的频率变化来反映空间细节的保留情况。

边缘保持度(EPI) 专门评价融合图像中边缘信息的保持能力，对医学影像等需要精确边缘信息的应用尤为重要。

这套Matlab实现采用了模块化设计，每个评价指标都封装为独立函数，支持灵活调用和组合。算法实现上充分考虑了计算效率，对大尺寸图像也能快速处理。用户可以根据具体应用场景选择合适的评价指标组合，通过客观量化数据来指导融合算法的优化和改进。