图像融合mse损失代码

以下是一个计算图像融合MSE损失的代码示例：

import numpy as np

def mse(image1, image2):
    row, col = image1.shape\[:2\]
    image1 = image1.astype(float)
    image2 = image2.astype(float)
    mse_value = np.sum(np.square(image1 - image2)) / (row * col)
    return mse_value

这个函数接受两个输入图像，计算它们之间的MSE损失。它首先将图像转换为浮点数类型，然后计算每个像素的差值的平方，并将所有差值的平方求和。最后，将总和除以图像的像素数得到MSE损失值。请注意，这个代码示例假设输入的图像是灰度图像。如果输入的图像是RGB图像，你可以使用类似的方法计算每个通道的MSE损失，并将它们相加得到总的MSE损失值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像融合SDDGAN文章学习](https://blog.csdn.net/qq_46165876/article/details/126109179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [图像处理之图像质量评价指标MSE(均方误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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