图像融合结果评价

简介

　　本篇主要是记录下图像融合结果图像的评价方法。
注：本篇参考书籍：《像素级图像融合方法与应用》

方法介绍

　　一般分为主观和客观两类：
1、主观方法主要是观察者来评价融合结果的质量。
2、客观方法又分为两类：
(1)无参考图像评价方法。
1)单一图像统计特征评价。
2)融合图像和原图像关系评价。
(2)有参考图像评价方法。

无参考图像评价方法

　　1、标准差

　　2、信息熵

L表示图像灰度级别。Pi表示灰度值i像素占总像素比例。E越大表示融合图像信息量越大。

　　3、平均梯度

平均梯度可以敏感的反应图像对微小细节反差表达能力，可用来评价图像模糊程度，G越大图像越清晰。

　　4、空间频率SF

SF越大，融合图像越清晰。

融合图像与源图像关系评价方法\

　　1、互信息之和

　　融合图像与源图像的互信息之和越大，表示融合图像从源图像获取的信息越丰富，融合效果越好。

　　3、联合熵

联合熵越大表示融合图像包含信息越丰富。

　　4、相关系数

f和a分别表示融合图像与源图像的均值。
相关系数越大，表示融合图像从源图像中获取的信息越多，融合效果越好。

有参考图像情况评价

　　1、均方误差RMSE

均方误差越小，表示融合图像和参考图差异越小，融合效果越好。

2、信噪比SNR

这里是假设融合图像与参考图像的差异为噪声。信噪比越好，融合图像越好。

3、参考图像和融合图像信息熵差

4、参考图像和融合图像的互信息MI