用于测试图像融合函数的算法性能

资 源 简 介

用于测试图像融合函数的算法性能

详 情 说 明

在图像处理领域，评估图像融合算法的性能是一个重要环节。通过量化分析融合结果与原始图像的关系，可以客观比较不同算法的优劣。

典型的评价方法主要考察三方面： 信息保真度 - 衡量融合图像从源图像继承了多少关键信息 视觉质量 - 评估人类视觉系统感知的图像自然度 特征一致性 - 检查重要特征（如边缘、纹理）是否得到保留

常见评价指标包括： 互信息（MI）反映信息传递量 结构相似性（SSIM）模拟人眼感知 峰值信噪比（PSNR）计算像素级差异 空间频率（SF）评估清晰度

在实现时需要注意： 输入图像需先进行配准对齐 不同指标适用于不同应用场景 建议组合多个指标进行综合评估 考虑计算效率与精度平衡

这种测试框架可广泛应用于多模态医学影像、遥感图像等融合算法的优化与比较研究。