影像融合质量评价matlab
时间: 2023-10-31 07:37:58 浏览: 39
1. 评价指标
常见的影像融合质量评价指标包括以下几个方面:
(1)空间分辨率:反映图像细节信息的清晰程度和分辨率。
(2)光谱信息:反映图像颜色信息的准确度和饱和度。
(3)信息熵:反映图像信息的多样性和丰富度。
(4)均匀性:反映图像的平滑度和均匀性。
(5)细节保持度:反映图像细节信息的保留程度。
(6)对比度:反映图像中不同区域的亮度差异程度。
(7)误差度量:反映融合结果与原始图像之间的误差大小。
2. 评价方法
常用的影像融合质量评价方法包括主观评价和客观评价两种方法。
(1)主观评价:通过人眼的视觉感受来评价影像融合质量。常用的方法包括直接比较法、偏好评价法和主观质量评价法等。
(2)客观评价:通过计算机算法来评价影像融合质量。常用的方法包括信息熵、方差、PSNR、SSIM、MS-SSIM、VIF、FSIM等。
3. MATLAB代码实现
以下是一些常见的MATLAB评价函数的示例代码:
(1)信息熵:
function [H, E] = entropy(img)
% 计算图像的信息熵
[N,M] = size(img);
H = 0;
for i=0:255
p = sum(sum(img == i))/(N*M);
if p > 0
H = H - p*log2(p);
end
end
E = H/(N*M);
(2)PSNR:
function [psnr] = PSNR(img1, img2)
% 计算两幅图像的PSNR
mse = mean(mean((img1 - img2).^2));
psnr = 10*log10(255^2/mse);
(3)SSIM:
function [ssimval] = SSIM(img1, img2)
% 计算两幅图像的SSIM
K = [0.01 0.03];
L = 255;
C1 = (K(1)*L)^2;
C2 = (K(2)*L)^2;
mu1 = mean2(img1);
mu2 = mean2(img2);
sigma1 = std2(img1);
sigma2 = std2(img2);
sigma12 = cov2(img1,img2);
ssimval = ((2*mu1*mu2 + C1)*(2*sigma12 + C2))/((mu1^2 + mu2^2 + C1)*(sigma1^2 + sigma2^2 + C2));
(4)FSIM:
function [Q, FSIM, FSIMc] = FSIM(img1, img2)
% 计算两幅图像的FSIM
img1 = double(img1);
img2 = double(img2);
mu1 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), img1, 'same');
mu2 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), img2, 'same');
sigma1 = sqrt(filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), img1.^2, 'same') - mu1.^2);
sigma2 = sqrt(filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), img2.^2, 'same') - mu2.^2);
sigma12 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), img1.*img2, 'same') - mu1.*mu2;
FSIMc = (2*sigma12 + 0.03)./(sigma1.^2 + sigma2.^2 + 0.03);
FSIM = max(0, FSIMc).*sqrt(sigma12.^2./(sigma1.^2.*sigma2.^2 + 0.03));
Q = mean2(FSIM);