圖像融合結果評價

簡介

　　本篇主要是記錄下圖像融合結果圖像的評價方法。
注：本篇參考書籍：《像素級圖像融合方法與應用》
      

方法介紹

　　一般分為主觀和客觀兩類：
         1、主觀方法主要是觀察者來評價融合結果的品質。
         2、客觀方法又分為兩類：
                 (1)無參考圖像評價方法。
                      1)單一圖像統計特征評價。
                      2)融合圖像和原圖像關系評價。
                 (2)有參考圖像評價方法。
      

無參考圖像評價方法

　　1、标準差
     
        
  
          

　　2、資訊熵
     
        
  
             

     L表示圖像灰階級别。Pi表示灰階值i像素占總像素比例。E越大表示融合圖像資訊量越大。
      

　　3、平均梯度
     
        
  
             

     平均梯度可以敏感的反應圖像對微小細節反差表達能力，可用來評價圖像模糊程度，G越大圖像越清晰。
      

　　4、空間頻率SF
     
        
  
             

     SF越大，融合圖像越清晰。
      

融合圖像與源圖像關系評價方法\

　　1、互資訊之和
      
        
  
          
  
             

　　融合圖像與源圖像的互資訊之和越大，表示融合圖像從源圖像擷取的資訊越豐富，融合效果越好。
      

　　3、聯合熵
       
        
  
             

      聯合熵越大表示融合圖像包含資訊越豐富。
      

　　4、相關系數
       
        
  
             

      f和a分别表示融合圖像與源圖像的均值。
      相關系數越大，表示融合圖像從源圖像中擷取的資訊越多，融合效果越好。
      

有參考圖像情況評價

　　1、均方誤差RMSE
       
        
  
             

     均方誤差越小，表示融合圖像和參考圖差異越小，融合效果越好。
      

2、信噪比SNR
       
        
  
             

      這裡是假設融合圖像與參考圖像的差異為噪聲。信噪比越好，融合圖像越好。
      

3、參考圖像和融合圖像資訊熵差
       
        
  
        

4、參考圖像和融合圖像的互資訊MI
       
        
  
        

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