四元组进行图像融合质量评价

资 源 简 介

四元组进行图像融合质量评价

详 情 说 明

图像融合质量评价是计算机视觉领域的重要研究方向，四元组评价方法作为一种经典算法，通过四个关键指标综合评估融合效果。其核心思路是同时考虑源图像与融合结果之间的信息保真度、结构相似性等特性。

该评价体系通常包含以下四个基础指标：互信息(MI)、边缘保持度(QAB/F)、结构相似性(SSIM)和视觉信息保真度(VIF)。四元组方法通过加权组合这些指标，克服了单一评价指标的局限性，能更全面地反映图像融合质量。

在Matlab实现中，算法流程可分为以下步骤：首先对输入图像进行预处理，包括归一化和分块处理；然后分别计算每对源图像与融合图像之间的底层特征差异；接着通过特定公式将四个指标的运算结果进行融合；最终输出0到1之间的综合评价分数，数值越接近1表示融合质量越好。

该方法相比单指标评价具有明显优势，能同时反映图像的空间结构信息和像素级相似度。实际应用中需要注意不同指标可能存在量纲差异，需要进行标准化处理。典型的改进方向包括引入自适应权重机制，或结合深度学习特征来增强评价的鲁棒性。