对图像的融合结果进行评价

资 源 简 介

对图像的融合结果进行评价

详 情 说 明

图像融合结果的评价是衡量融合算法性能的关键环节，通常需要从多个维度量化分析。以下是几种常用的评价指标及其意义：

均值：反映融合图像的整体亮度水平，可判断融合结果是否保留了源图像的亮度特征。 标准偏差：衡量像素值的离散程度，数值越大表明图像对比度越高，包含的细节信息越丰富。 熵：基于信息论评估图像的信息量，熵值越高说明融合结果保留的源图像特征越多。 梯度：通过计算像素变化率评估图像清晰度，高梯度值通常对应更清晰的边缘和纹理。 相关系数：分析融合图像与源图像的线性相关性，值越接近1说明融合结果与源图像一致性越强。 光谱扭曲度：主要用于多光谱或高光谱图像，衡量融合后光谱特征的失真程度。

这些指标需结合使用，单一指标可能无法全面反映融合质量。例如高熵值可能伴随高光谱扭曲，需根据实际场景（如医学影像、遥感）权衡选择评价体系。