各种图像融合性能评价参数

资 源 简 介

各种图像融合性能评价参数

详 情 说 明

图像融合算法的性能评价是衡量不同融合方法优劣的关键环节。以下是常用的评价参数分类解析：

基于误差分析的指标 MSE（均方误差）：计算融合图像与参考图像像素值差的平方均值，值越小表示误差越小。 RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，更接近人类感知的误差度量。 MAE（平均绝对误差）：直接计算像素值差的绝对值均值，对异常值不敏感。

基于信息量的指标 MI（互信息）：衡量融合图像从源图像中保留的信息量，值越大说明信息保留越好。 EOG（边缘保持度）：量化融合图像对源图像边缘特征的保持能力。

基于结构相似性的指标 SF（空间频率）：反映图像空间活跃度，值越大说明细节越丰富。 D（差异度）：衡量融合图像与源图像的差异程度。

色度相关指标 NCD（归一化色差）：专门用于评估彩色图像融合的色彩保真度。 CREF（色彩相对误差）：量化融合图像的色彩失真程度。

多维度综合评价 PSNR（峰值信噪比）：结合MSE的对数计算，更适合人眼感知评价。 REL（相对误差）：百分比形式的误差表示，便于横向比较。

这些参数通常需要组合使用，因为单一指标可能无法全面反映融合质量。实际应用中需根据图像类型（红外/可见光/多光谱等）和融合目的选择合适的评价体系。