红外与可见光图像融合技术：平均梯度与结构相似度分析

"该资源是一份关于红外与可见光图像融合技术的研究的硕士论文，由电子科技大学的戴向东撰写，傅志中副教授指导。论文详细探讨了图像融合中的一些关键指标，包括熵、平均梯度和结构相似度(SSIM)等。" 在图像融合领域，熵是一个重要的概念，它反映了图像的信息复杂度。公式(2-9)定义了图像的熵E，它是基于图像灰度级分布的不确定性来衡量的。灰度级数目L和像素级i出现的概率p(i)是计算熵的关键因素。概率p(i)可以通过统计图像中第i个灰度级的像素点个数N(i)和总像素点数N来确定。 平均梯度是评估图像清晰度的一个指标，用于衡量图像中纹理细节的变化程度。公式(2-11)给出了平均梯度G的计算方法，涉及到图像F的尺寸M和N以及对像素的求导操作。在离散的数字图像中，求导通常通过相邻像素的差值来近似。较高的平均梯度值通常意味着图像具有更丰富的细节信息，看起来更加清晰。 结构相似度(SSIM)是一种衡量两幅图像相似性的度量，尤其适用于评估图像质量。公式(2-13)至(2-16)定义了SSIM的计算，考虑了亮度、对比度和结构度三个方面。亮度信息l，对比度信息c，和结构度信息s分别基于像素块的均值、方差和协方差来计算。SSIM的计算还包括权重系数β，λ和防止除以零的常数C1，C2，C3。 这篇论文深入研究了这些指标在红外与可见光图像融合中的应用，这对于理解和改进多源图像融合技术至关重要，特别是在遥感、监控和医学成像等领域。通过优化这些指标，可以提高融合图像的质量，增强信息提取和分析的准确性。