图像融合评价指标python

对于图像融合评价指标的Python实现，可以参考这篇博客中提到的内容。该博客复现了大部分图像融合指标的Python代码，并提供了一些I/O操作的函数。其中，SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的，可能与原始代码有所不同。此外，博客中还提到了Nabf和Qabf指标的计算加速方法，使用了一些矩阵运算。需要注意的是，在计算VIF指标时，博主使用了cipy.signal.convolve2d函数来替代MATLAB中的filter函数，导致计算时间较长。如果不需要计算VIF指标，可以直接注释相关代码并将VIF设置为1。[1]

另外，QAB/F指标是由C. S. Xydeas和V. Petrović提出的一种像素级图像融合质量评价指标，用于衡量从输入图像融合中获得的视觉信息质量，可用于比较不同图像融合算法的性能。具体的公式可以参考相关文章。[2]

如果你需要使用QAB/F指标的Python代码，可以参考作者根据MATLAB代码实现的Python版本。[3]

相关问题

图像融合评价指标代码python

### 图像融合评价指标的Python代码

对于图像融合效果的评估，通常采用多种定量度量标准来衡量融合后的图像质量。这些度量方法可以从不同角度反映融合算法的好坏，常见的包括均方误差(MSE)，峰值信噪比(PSNR)，结构相似性(SSIM)以及互信息(MI)[^1]。

下面提供了一组基于上述几种典型评价指标的Python实现：

#### 计算MSE (Mean Squared Error)

import numpy as np

def mse(imageA, imageB):
    err = np.sum((imageA.astype("float") - imageB.astype("float")) ** 2)
    err /= float(imageA.shape[0] * imageA.shape[1])
    return err

此函数计算两幅图片之间的平均平方差[MSE].

#### PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)

from math import log10, sqrt 

def psnr(original, compressed): 
    mse_value = mse(original, compressed)
    if mse_value == 0:  
        return 100
    max_pixel = 255.0
    psnr_value = 20 * log10(max_pixel / sqrt(mse_value))
    return psnr_value

该部分实现了峰值信噪比的计算逻辑. 当输入图像完全相同时返回最大值100dB.

#### SSIM (Structural Similarity Index Measure)

为了更贴近人类视觉系统的感知特性，SSIM被广泛应用于图像质量评估中:

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

def calculate_ssim(img1, img2):
    score, diff = ssim(img1, img2, full=True)
    return score

这里利用`skimage`库中的内置功能快速获取两张对比图间的结构性相似程度得分.

#### MI (Mutual Information)

互信息能够体现源图像间的信息共享水平，在多模态数据处理领域尤为重要:

from sklearn.metrics import mutual_info_score

def mutual_information(hgram):
    """ Mutual information for joint histogram"""
    # Convert bins counts into probability values
    pxy = hgram / float(np.sum(hgram))
    px = np.sum(pxy, axis=1) # marginal for x over y
    py = np.sum(pxy, axis=0) # marginal for y over x
    px_py = px[:, None] * py[None,:] # Broadcast to multiply marginals
    nzs = pxy > 0 # Only non-zero pxy values contribute to the sum 
    return np.sum(pxy[nzs] * np.log(pxy[nzs] / px_py[nzs]))

def calc_mi(imageA, imageB, num_bins=256):
    hist_2d, _, _ = np.histogram2d(
        imageA.ravel(),
        imageB.ravel(),
        bins=num_bins,
        range=[[0, 256], [0, 256]]
    )
    mi = mutual_information(hist_2d)
    return mi

通过构建联合直方图并应用熵理论公式得出两个随机变量之间存在的依赖关系强度.

图像融合评价指标代码

以下是常用的图像融合评价指标之一 —— 结构相似性指数（Structural Similarity Index, SSIM）的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def ssim(img1, img2):
    # 将图像转换为灰度图
    img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算SSIM指数
    ssim_index = cv2.SSIM(img1_gray, img2_gray)
    
    return ssim_index

# 读取两张图像
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")

# 计算两张图像的SSIM
score = ssim(image1, image2)
print("SSIM score:", score)

请确保已经安装了OpenCV库（cv2）及其相关依赖。此代码将计算两张图像的SSIM指数，返回一个范围在0到1之间的分值，分值越高表示两张图像的相似度越高。你需要将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为你自己的图像文件路径。

此代码仅提供了SSIM指标的实现示例，如果你需要其他评价指标的代码，请提供具体要求，我会为你提供更多帮助。