可见光与红外图像融合评价指标
时间: 2025-06-29 08:08:31 浏览: 7
### 可见光与红外图像融合的质量评估
#### 定性评价
定性评价依赖于人类观察者对融合图像质量的主观判断。这种方法虽然重要,但由于每个人的标准不同,因此具有较强的主观性和不确定性[^1]。
#### 定量评价
定量评价则通过一系列具体的数值化指标来衡量融合图像的质量。尽管没有统一的最佳评价指标,研究者们已经开发了约30种不同的评价方法。常用的几种定量评价指标包括:
- **互信息(Mutual Information, MI)**:测量两个随机变量之间的统计关联程度。对于图像融合而言,MI反映了原始图像和融合图像间的相似度。
- **结构相似性指数(Structural Similarity Index Measure, SSIM)**:不仅考虑亮度、对比度的变化,还关注两幅图的空间结构一致性。
- **边缘保持因子(Edge Preservation Factor, EPF)**:用来检测融合前后图像边缘特征是否得以良好保存。
- **熵(Entropy)**:反映图像的信息量大小;较高的熵意味着更多细节被保留下来。
- **平均梯度(Average Gradient, AG)**:表征图像灰度变化剧烈程度,间接体现清晰度水平。
- **空间频率(Spatial Frequency, SF)**:描述图像局部区域内的明暗交替情况,有助于理解图像锐利感。
值得注意的是,不同类型的输入数据可能会影响某些特定指标的表现效果,而且各个指标间可能存在冲突现象——即同一张图片在某方面得分高而在另一方面却很低。鉴于此,在实际应用中往往会选择多个互补性强的评价标准共同作用,以期获得更加全面可靠的结论。
```python
import numpy as np
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from scipy.stats import entropy
def calculate_metrics(original_image, fused_image):
"""
计算多种常见的图像融合质量评估指标
参数:
original_image (numpy.ndarray): 原始未融合的单通道或多通道图像数组.
fused_image (numpy.ndarray): 融合后的单通道或多通道图像数组.
返回:
dict: 各项评估指标及其对应的分数组成的字典对象.
"""
# 初始化返回结果容器
results = {}
# 结构相似性索引计算
score_ssim, _ = ssim(original_image, fused_image, full=True)
results['SSIM'] = float(score_ssim)
# 互信息计算
hist_original = np.histogram(original_image.flatten(), bins=256)[0]
hist_fused = np.histogram(fused_image.flatten(), bins=256)[0]
mi_value = mutual_information(hist_original, hist_fused)
results['Mutual Information'] = mi_value
# 边缘保持因子等其他复杂指标省略...
return results
def mutual_information(p, q):
"""简单实现互信息"""
p /= sum(p)
q /= sum(q)
non_zero_pq = [(p[i], q[i]) for i in range(len(p)) if all((p[i], q[i])) != 0]
piqi_log_ratio_sum = sum([pi * qi * np.log(pi / qi) for pi, qi in non_zero_pq])
return abs(piqi_log_ratio_sum)
if __name__ == "__main__":
pass # 此处可以加入测试代码片段
```
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