图像融合质量评价方法CC

图像融合质量评价方法CC是指相关系数(Correlation Coefficient)，它是一种用于评估图像融合质量的指标。它可以衡量两幅图像之间的相似度，其值越接近1，表示两幅图像越相似，融合效果越好。具体计算方法是将融合后的图像与原始图像进行比较，计算它们的协方差和标准差，然后将协方差除以标准差的乘积得到相关系数。在图像融合中，相关系数越高，说明融合效果越好。除了相关系数，还有其他一些常用的图像融合质量评价方法，如PSNR、MSE、MI等。

相关问题

图像融合质量评价方法SCD

SCD是指差异相关性之和，是一种图像融合质量评价方法。它是衡量融合图像与原始图像之间差别的指标，通过计算融合图像与原始图像的差异相关性来评估图像的融合质量。较高的SCD值表示融合图像与原始图像之间存在较大的差异，而较低的SCD值表示融合图像与原始图像之间的差异较小，即融合质量较好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [图像融合总结](https://blog.csdn.net/m0_37933882/article/details/107613719)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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图像融合评价指标：CC

CC (Correlation Coefficient) 是一种常用的图像融合评价指标。它用于度量两幅图像之间的相似程度，特别适用于衡量图像融合算法的性能。

CC 的计算公式如下：

CC = cov(X, Y) / (std(X) * std(Y))

其中，cov(X, Y) 表示图像 X 和图像 Y 的协方差，std(X) 和 std(Y) 分别表示图像 X 和图像 Y 的标准差。

CC 的取值范围在 -1 到 1 之间，数值越接近 1 表示两幅图像越相似，数值越接近 -1 表示两幅图像越不相似。当 CC 等于 1 时，表示两幅图像完全一致。

需要注意的是，CC 只能评价整体的相似度，无法提供关于具体区域的信息。因此，在使用 CC 评价图像融合算法时，应结合其他评价指标来获取更全面的评估结果。