matlab代码实现图像融合指标

资 源 简 介

matlab代码实现图像融合指标

详 情 说 明

图像融合技术通过整合多幅源图像的有用信息来生成更高质量的图像，而评估融合效果的关键在于量化指标。常用的7种图像融合评价指标包括综合熵、空间频率、互信息等，这些指标从不同角度衡量融合图像的质量。

综合熵反映了融合图像的信息丰富程度。熵值越高，说明图像包含的信息量越大，质量通常越好。计算时需统计图像灰度级分布，得出概率分布后使用对数运算进行量化。

空间频率评估图像的清晰度和细节表现。该指标分为行频率和列频率，通过计算相邻像素间的梯度变化来反映图像的空间活跃度。高频成分越多，通常意味着图像细节保留更完整。

互信息衡量的是融合图像与源图像之间的信息关联性。通过计算联合概率分布与边缘概率分布的差异，量化融合图像保留源图像特征的能力。较高的互信息值表明更好的特征继承效果。

其他常见指标还包括： 结构相似性（SSIM）：从亮度、对比度、结构三个维度评价图像相似性 峰值信噪比（PSNR）：基于像素误差的经典量化指标 边缘保留度：专门评估重要边缘特征的传递情况 视觉信息保真度（VIF）：模拟人类视觉系统的感知评价

在Matlab中实现这些指标时，通常需要先进行图像灰度化、归一化等预处理，然后基于矩阵运算高效地完成统计特征提取。例如计算空间频率时会用到差分算子，而互信息实现则依赖于联合直方图的构建。这些指标组合使用能全面评估融合算法在信息量、清晰度、特征保留等方面的表现。