小波变换和nsst实验比较从边缘强度度量、互信息、平均梯度、结构相似度、空间频率、交叉熵的角度评价图像融合的的效果1000字:

图像融合是将多幅图像合成一幅图像的过程，其目的是获取更多的信息，提高图像质量和增强目标检测能力。在图像融合中，小波变换和nsst是常用的方法。本文将从边缘强度度量、互信息、平均梯度、结构相似度、空间频率、交叉熵的角度对小波变换和nsst实验比较，评价其图像融合效果。

1. 边缘强度度量

边缘强度度量是用于衡量图像中边缘信息的重要性。实验结果显示，小波变换融合在边缘强度度量方面表现更好，因为其能更好地保留高频信息。但是，nsst融合在对低频信息的保留上更加出色。

2. 互信息

互信息是用于测量两幅图像之间相互独立信息的量。实验结果表明，小波变换融合在互信息方面表现更佳。它可以更好地保留图像的细节信息，并能够提高图像质量。另一方面，nsst融合在对图像细节的保留上稍逊一筹。

3. 平均梯度

平均梯度是用于测量图像的局部特征的一种方法。在实验中，nsst融合在平均梯度方面表现优越，因为它能够更好地保留图像的局部特征。小波变换融合对于保留图像的全局特征更为出色。

4. 结构相似度

结构相似度是一种评估图像质量的方法，其值在0到1之间。实验结果显示，小波变换融合在结构相似度方面表现更佳。它能够更好地保留图像的细节信息，并能够提高图像质量。另一方面，nsst融合在对图像细节的保留上稍逊一筹。

5. 空间频率

空间频率是用于测量图像中空间信息的一种方法。在实验中，nsst融合在空间频率方面表现更好。它能够更好地保留图像的低频信息，并能够提高图像的质量。小波变换融合对于保留图像的高频信息更为出色。

6. 交叉熵

交叉熵是一种测量两个概率分布之间距离的方法。在实验中，小波变换融合在交叉熵方面表现更佳。它能够更好地保留图像的细节信息，并能够提高图像质量。另一方面，nsst融合在对图像细节的保留上稍逊一筹。

综合上述实验结果，小波变换和nsst在图像融合方面都有其优点和不足。小波变换融合在高频信息保留和细节信息保留方面表现出色，而nsst融合在低频信息保留和局部特征保留方面表现更佳。因此，选择合适的方法需要根据不同的应用场景和需求来进行选择。