图像融合质量的标准差和信息熵

资 源 简 介

图像融合质量的标准差和信息熵

详 情 说 明

图像融合质量评估是判断融合算法性能的关键环节，其中标准差和信息熵是两个重要的量化指标。标准差反映了图像像素值的离散程度，而信息熵则衡量了图像所包含的信息量。

在图像融合中，标准差用于评估融合图像的对比度。较高的标准差通常意味着图像具有更好的对比度，像素值分布更广。计算融合图像的标准差可以直观地反映其是否保留了足够多的细节信息。

信息熵则用于衡量图像的信息丰富程度。在融合图像中，较高的信息熵表明图像包含更多的细节和结构信息。如果融合后的图像信息熵接近或超过源图像，则说明融合算法有效保留了原始信息。

在MATLAB中，计算这两个指标可以通过内置函数高效实现。标准差的计算可直接利用矩阵运算函数，而信息熵的计算需要结合概率分布统计方法。这两个指标的联合使用能够全面评估融合图像的视觉效果和信息保留能力。

对于实际应用，建议同时考察多个质量评价指标，因为单一指标可能存在局限性。标准差和信息熵的组合使用可以提供更可靠的融合质量评估参考。