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，包括D，MSE，PSNR，SF，RMSE，NCD，REL，MI，MAE，DREL，EOG，CREF等

详 情 说 明

在文中，我们可以考虑插入一些关于图像融合性能评价参数的详细说明。这些参数是用来衡量图像融合算法的性能和质量的。其中一些常见的评价参数包括：

- D（差异度）：衡量融合图像与原始图像之间的差异程度。

- MSE（均方差）：计算融合图像与原始图像之间的像素差异的平方平均值。

- PSNR（峰值信噪比）：通过计算信号的峰值功率和均方误差之间的比值来衡量图像质量。

- SF（结构相似性）：衡量融合图像与原始图像之间的结构相似性。

- RMSE（均方根误差）：计算融合图像与原始图像之间的像素差异的均方根值。

- NCD（归一化归一化差异度）：衡量融合图像与原始图像之间的归一化差异程度。

- REL（相对误差）：计算融合图像与原始图像之间的像素相对误差。

- MI（互信息）：衡量融合图像与原始图像之间的信息量的相似性。

- MAE（平均绝对误差）：计算融合图像与原始图像之间的像素绝对误差的平均值。

- DREL（动态相对误差）：衡量融合图像与原始图像之间的像素动态相对误差。

- EOG（边缘保持度）：衡量融合图像与原始图像之间的边缘保持程度。

- CREF（彩色保真度）：衡量融合图像与原始图像之间的彩色保真程度。

这些评价参数能够提供有关图像融合算法性能的详细信息，帮助我们评估和比较不同的融合算法。