matlab图像融合评价指标

Matlab图像融合评价指标包括空间域和频域两种评价指标。在空间域评价中，常用的指标有均方差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等。均方差（MSE）用于衡量重建图像与原始图像之间的差异，值越小表示图像质量越好；峰值信噪比（PSNR）是一种评估图像质量的标准，其数值越大表示图像质量越好；结构相似性指数（SSIM）用于比较重建图像与原始图像的结构相似性，数值范围为[-1, 1]，越接近1表示图像质量越好。

在频域评价中，常用的指标有归一化互信息（NMI）、互信息（MI）等。归一化互信息（NMI）用于衡量图像融合结果与原始图像之间的相似度，数值范围为[0, 1]，越接近1表示图像融合效果越好；互信息（MI）用于度量两幅图像中的信息交叉程度，数值越大表示图像融合效果越好。

除了上述评价指标，还可以根据具体问题和需求选择其他适合的评价指标进行图像融合效果的评估。