请用matlab写出计算融合图像的AG(Average gradient),EI(Edge Intensity),SD(Standard deviation),SF(Spatial frequency), (Gradient-based fusion performance)
时间: 2023-12-26 08:04:51 浏览: 30
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读取融合图像
fusion_img = imread('fusion_image.jpg');
% 计算AG(Average gradient)
[Gx, Gy] = imgradient(fusion_img);
AG = mean(mean(sqrt(Gx.^2 + Gy.^2)));
% 计算EI(Edge Intensity)
EI = sum(sum(sqrt(Gx.^2 + Gy.^2)));
% 计算SD(Standard deviation)
SD = std2(fusion_img);
% 计算SF(Spatial frequency)
fft_img = fft2(fusion_img);
SF = sum(sum(abs(fft_img).^2)) / (size(fft_img,1)*size(fft_img,2));
% 输出结果
fprintf('AG: %.2f\n', AG);
fprintf('EI: %.2f\n', EI);
fprintf('SD: %.2f\n', SD);
fprintf('SF: %.2f\n', SF);
```
其中,AG表示平均梯度,EI表示边缘强度,SD表示标准差,SF表示空间频率。
相关问题
请用matlab写出计算融合后图像的CE(Cross entropy),EN(Entropy),MI(Mutual information),PSNR(Peak signal-to-nosie ration),SSIM(Structural similarity index measure),RMSE(Root mean squared error,AG(Average gradient),EI(Edge Intensity),SD(Standard deviation),SF(Spatial frequency), QABF(Gradient-based fusion performance)的程序
由于程序比较长,我会尽可能详细地注释每一步的操作,如有不清楚的地方欢迎继续询问。
首先,我们需要提前准备好两幅待融合的图像,假设它们分别为A和B,并且它们的尺寸相同。
CE(Cross entropy)计算程序:
```matlab
function ce = cross_entropy(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算交叉熵
ce = entropy(A_gray) + entropy(B_gray) - 2*entropy(A_gray.*B_gray);
end
```
EN(Entropy)计算程序:
```matlab
function en = entropy_gray(image)
% 将图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image);
% 计算熵
p = imhist(image_gray)/numel(image_gray);
p(p==0) = 1; % 避免log2(0)的情况
en = -sum(p.*log2(p));
end
```
MI(Mutual information)计算程序:
```matlab
function mi = mutual_information(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算互信息
mi = entropy(A_gray) + entropy(B_gray) - entropy(A_gray.*B_gray);
end
```
PSNR(Peak signal-to-nosie ration)计算程序:
```matlab
function psnr = peak_signal_noise_ratio(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算PSNR
mse = immse(A_gray, B_gray);
psnr = 10*log10(255^2/mse);
end
```
SSIM(Structural similarity index measure)计算程序:
```matlab
function ssim = structural_similarity_index(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算SSIM
K = [0.01 0.03];
L = 255;
window = fspecial('gaussian', 11, 1.5);
[ssim, ~] = ssim(A_gray, B_gray, 'K', K, 'L', L, 'Window', window);
end
```
RMSE(Root mean squared error)计算程序:
```matlab
function rmse = root_mean_squared_error(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算RMSE
rmse = sqrt(mean((A_gray(:)-B_gray(:)).^2));
end
```
AG(Average gradient)计算程序:
```matlab
function ag = average_gradient(image)
% 将图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image);
% 计算平均梯度
[gx, gy] = gradient(double(image_gray));
ag = mean(sqrt(gx(:).^2 + gy(:).^2));
end
```
EI(Edge Intensity)计算程序:
```matlab
function ei = edge_intensity(image)
% 将图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image);
% 计算边缘强度
edge_map = edge(image_gray, 'canny');
ei = sum(image_gray(edge_map));
end
```
SD(Standard deviation)计算程序:
```matlab
function sd = standard_deviation(image)
% 将图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image);
% 计算标准差
sd = std2(image_gray);
end
```
SF(Spatial frequency)计算程序:
```matlab
function sf = spatial_frequency(image)
% 将图像转换为灰度图像
image_gray = rgb2gray(image);
% 计算空间频率
fft2_image = fft2(double(image_gray));
spectra = abs(fftshift(fft2_image));
sf = sum(spectra(:))/numel(image_gray);
end
```
QABF(Gradient-based fusion performance)计算程序:
```matlab
function qabf = gradient_based_fusion_performance(A, B)
% 将图像A和B转换为灰度图像
A_gray = rgb2gray(A);
B_gray = rgb2gray(B);
% 计算QABF
[gx_A, gy_A] = gradient(double(A_gray));
[gx_B, gy_B] = gradient(double(B_gray));
qabf = sqrt(mean((gx_A(:)-gx_B(:)).^2 + (gy_A(:)-gy_B(:)).^2));
end
```
以上程序中的各种度量可以根据需要灵活选用,也可以自行添加其他度量。
请用MATLAB编程语言写出基于FFD形变与梯度下降法的图像配准算法代码
好的,下面是基于FFD形变与梯度下降法的图像配准算法的MATLAB实现:
```matlab
% 读入需要配准的两张图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');
% 将图像转化为灰度图像
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray = rgb2gray(I2);
% 初始化FFD变形网格
num_x = 10; % 网格节点的x方向数量
num_y = 10; % 网格节点的y方向数量
dx = size(I1_gray, 2) / (num_x + 1); % 网格节点间的x方向间隔
dy = size(I1_gray, 1) / (num_y + 1); % 网格节点间的y方向间隔
[x, y] = meshgrid(dx:dx:size(I1_gray, 2)-dx, dy:dy:size(I1_gray, 1)-dy); % 网格节点坐标
control_pts = [x(:), y(:)]; % 所有控制点的坐标
num_pts = size(control_pts, 1); % 控制点数量
FFD_grid = reshape(control_pts', 1, 2, num_pts); % FFD变形网格
% 初始化变形后的参考图像和源图像
I1_warp = I1_gray;
I2_warp = I2_gray;
% 初始化优化参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-6; % 停止条件,相似度的变化量小于epsilon
alpha = 0.5; % 步长
lambda = 0.1; % 正则化参数
prev_similarity = 0; % 上一轮迭代的相似度
% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算变形后的参考图像中的每个像素点对应到源图像中的位置,并且进行插值,得到变形后的源图像
I1_warp = tformarray(I1_gray, [], makeresampler('linear', 'fill'), [1 2], ...
FFD_grid, [], 'FillValues', NaN);
% 计算相似度
similarity = corr2(I1_warp, I2_gray);
fprintf('Iteration %d: similarity = %f\n', iter, similarity);
% 判断是否满足停止条件
if abs(similarity - prev_similarity) < epsilon
break;
end
% 更新FFD变形网格节点的坐标
grad = zeros(num_pts, 2);
for i = 1:num_pts
% 计算变形后的源图像中该点的梯度
[Gx, Gy] = gradient(I1_warp);
grad(i, 1) = Gx(round(FFD_grid(1, 2, i)), round(FFD_grid(1, 1, i)));
grad(i, 2) = Gy(round(FFD_grid(1, 2, i)), round(FFD_grid(1, 1, i)));
% 计算变形后的参考图像中该点的梯度
[Gx, Gy] = gradient(I2_gray);
grad(i, 1) = grad(i, 1) - lambda * Gx(round(control_pts(i, 2)), round(control_pts(i, 1)));
grad(i, 2) = grad(i, 2) - lambda * Gy(round(control_pts(i, 2)), round(control_pts(i, 1)));
end
FFD_grid = FFD_grid - alpha * grad;
% 更新相似度
prev_similarity = similarity;
end
% 将变形后的源图像和参考图像拼接在一起并显示
I_warp = [I1_warp, I2_gray];
imshow(I_warp);
```
这段代码的具体实现可能存在一些问题,需要根据实际情况进行调整。
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