图像融合质量评价指标峰值信噪比的范围

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是一种常用的图像融合质量评价指标，用于衡量融合后像与原始图像之间的相似程度。PSNR的计算公式如下：

PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)

其中，MAX表示图像像素值的最大可能取值（通常为255），MSE表示均方误差（Mean Squared Error），表示融合后图像与原始图像之间的差异程度。

PSNR的取值范围通常在0到无穷大之间，数值越大表示融合质量越好。一般来说，PSNR在20到30之间被认为是较好的融合质量，超过30则被认为是很好的融合质量。

相关问题

python图像融合质量评价

图像融合的质量评价可以通过以下指标来衡量：

1. 熵、方差、均值、标准差等统计学指标。

2. 互信息：评价图像融合后的信息量，互信息值越大，说明融合后的图像信息量越大。

3. 傅里叶变换：对图像进行傅里叶变换，比较频率域的信息差异来评价融合质量。

4. 结构相似性指标（SSIM）：评价融合后图像与原图之间的相似程度，值越接近1，说明两幅图像越相似。

5. 峰值信噪比（PSNR）：评价图像融合后的失真程度，值越大，说明失真越小。

可以根据具体需求选择合适的评价指标进行评估。

请用matlab写出求融合图像交叉熵，熵，互信息，峰值信噪比的程序

以下是一些示例代码，用于在MATLAB中计算融合图像的交叉熵、熵、互信息和峰值信噪比。

1. 计算交叉熵：

% 假设有两幅图像 A 和 B，它们的融合图像为 C
C = imread('fused_image.png');
A = imread('image1.png');
B = imread('image2.png');

% 计算交叉熵
H_AB = -sum(sum(C.*log(A+B)))/numel(C);

2. 计算熵：

% 计算熵
H_C = -sum(sum(C.*log(C)))/numel(C);

3. 计算互信息：

% 计算联合概率
joint_prob = histcounts2(A(:),B(:))/numel(A);

% 计算边缘概率
p_A = histcounts(A(:))/numel(A);
p_B = histcounts(B(:))/numel(B);

% 计算互信息
H_A = -sum(p_A.*log(p_A));
H_B = -sum(p_B.*log(p_B));
I_AB = H_A + H_B - H_AB;

4. 计算峰值信噪比：

% 计算信号的能量
signal_energy = sum(sum(C.^2));

% 计算噪声的能量
noise_energy = sum(sum((A-C).^2)) + sum(sum((B-C).^2));

% 计算峰值信噪比
PSNR = 10*log10(signal_energy/noise_energy);

请注意，这些示例代码仅作为参考。实际应用中，您可能需要根据自己的数据格式和计算要求进行修改。