请用matlab写出计算融合图像评估指标SSIM和PSNR的程序

以下是MATLAB代码实现SSIM和PSNR指标的计算：

function [ssimval, psnrval] = evaluate_fusion(img1, img2)

% img1和img2是融合之前的两幅图像

% 计算SSIM指标
K = [0.01 0.03];
window = fspecial('gaussian', 11, 1.5);
L = 255;
[ssimval, ~] = ssim(img1, img2, 'K', K, 'Window', window, 'DynamicRange', L);

% 计算PSNR指标
mse = mean(mean((double(img1) - double(img2)).^2));
if mse > 0
    psnrval = 10*log10(255^2/mse);
else
    psnrval = Inf;
end

end

使用方法：

% 假设img1和img2是两幅图像
[ssimval, psnrval] = evaluate_fusion(img1, img2);
fprintf('SSIM指标值为：%f， PSNR指标值为：%f\n', ssimval, psnrval);

注意：这里使用的SSIM指标计算方法是MATLAB自带的`ssim`函数，如果需要使用其他SSIM指标计算方法，需要对应修改计算代码。

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请用matlab写出计算融合图像的RSME和SSIM的程序

以下是用MATLAB编写计算融合图像的RSME和SSIM的程序：

% 读取融合前图像和融合后图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
fusion = imread('fusion.jpg');

% 计算RSME
rmse1 = sqrt(mean(mean((double(img1) - double(fusion)).^2)));
rmse2 = sqrt(mean(mean((double(img2) - double(fusion)).^2)));

% 计算SSIM
ssim1 = ssim(img1, fusion);
ssim2 = ssim(img2, fusion);

% 显示结果
fprintf('RSME1 = %f\n', rmse1);
fprintf('RSME2 = %f\n', rmse2);
fprintf('SSIM1 = %f\n', ssim1);
fprintf('SSIM2 = %f\n', ssim2);

需要注意的是，这里使用了MATLAB自带的`ssim`函数来计算SSIM。如果你的MATLAB版本不支持该函数，可以自行在网上寻找实现SSIM的代码。

请用matlab写出计算融合图像的Qabf的程序

以下是用MATLAB编写计算融合图像的Qabf的程序：

function Q = calc_Qabf(I1, I2, alpha, beta, gamma)
% 计算基于QABF算法的融合图像质量指标Qabf

% 输入参数：
% I1, I2: 待融合的两幅图像
% alpha, beta, gamma: QABF算法的三个参数

% 输出参数：
% Q: 融合图像质量指标Qabf

% 计算高斯金字塔层数
h = min(floor(log2(min(size(I1,1),size(I1,2)))), 5);
% 构建高斯金字塔
G1 = gauss_pyramid(I1, h);
G2 = gauss_pyramid(I2, h);
% 构建拉普拉斯金字塔
L1 = lapl_pyramid(G1);
L2 = lapl_pyramid(G2);
% 计算每一层的权重
w = weight_pyramid(L1, L2, alpha, beta, gamma);
% 对每一层图像进行加权融合
M = blend_pyramid(L1, L2, w);

% 计算融合图像的Qabf
Q = calc_Q(M, I1, I2);

end

% 构建高斯金字塔
function G = gauss_pyramid(I, h)
% I: 原始图像
% h: 金字塔层数
% G: 高斯金字塔

G = cell(1,h+1);
G{1} = I;
for i = 2:h+1
    G{i} = imresize(G{i-1}, 0.5, 'bilinear');
end

end

% 构建拉普拉斯金字塔
function L = lapl_pyramid(G)
% G: 高斯金字塔
% L: 拉普拉斯金字塔

h = length(G)-1;
L = cell(1,h);

for i = 1:h
    L{i} = G{i} - imresize(G{i+1}, size(G{i}), 'bilinear');
end

L{h+1} = G{h+1};

end

% 计算每一层的权重
function w = weight_pyramid(L1, L2, alpha, beta, gamma)
% L1, L2: 待融合的两幅图像的拉普拉斯金字塔
% alpha, beta, gamma: QABF算法的三个参数
% w: 每一层的权重

h = length(L1);
w = cell(1,h);

for i = 1:h
    % 计算结构相似性权重
    w_ssim = ssim(L1{i}, L2{i});
    % 计算空间权重
    [Gx, Gy] = imgradientxy(L1{i}, 'sobel');
    w_space = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
    % 归一化空间权重
    w_space = (w_space - min(w_space(:))) / (max(w_space(:)) - min(w_space(:)));
    % 计算总权重
    w{i} = alpha * w_ssim + beta * w_space + gamma;
end

end

% 对每一层图像进行加权融合
function M = blend_pyramid(L1, L2, w)
% L1, L2: 待融合的两幅图像的拉普拉斯金字塔
% w: 每一层的权重
% M: 融合后的图像

h = length(L1);
M = cell(1,h);

for i = 1:h
    M{i} = w{i}.*L1{i} + (1-w{i}).*L2{i};
end

% 逐层向上采样并叠加
for i = h:-1:2
    M{i-1} = imresize(M{i}, size(L1{i-1}), 'bilinear') + L1{i-1};
end

M = M{1};

end

% 计算融合图像的质量指标Qabf
function Q = calc_Q(M, I1, I2)
% M: 融合后的图像
% I1, I2: 待融合的两幅图像
% Q: 融合图像质量指标Qabf

% 计算结构相似性
ssim_val = ssim(M, (I1+I2)/2);

% 计算Qabf
Q = 1 - ssim_val;

end

需要注意的是，此程序中使用了ssim函数、imresize函数等MATLAB自带的函数，如果在使用此程序时出现未定义函数的错误，需要先检查是否安装了相应的工具箱或函数库。