图像融合评价指标python
时间: 2023-08-20 22:14:44 浏览: 315
对于图像融合评价指标的Python实现,可以参考这篇博客中提到的内容。该博客复现了大部分图像融合指标的Python代码,并提供了一些I/O操作的函数。其中,SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的,可能与原始代码有所不同。此外,博客中还提到了Nabf和Qabf指标的计算加速方法,使用了一些矩阵运算。需要注意的是,在计算VIF指标时,博主使用了cipy.signal.convolve2d函数来替代MATLAB中的filter函数,导致计算时间较长。如果不需要计算VIF指标,可以直接注释相关代码并将VIF设置为1。[1]
另外,QAB/F指标是由C. S. Xydeas和V. Petrović提出的一种像素级图像融合质量评价指标,用于衡量从输入图像融合中获得的视觉信息质量,可用于比较不同图像融合算法的性能。具体的公式可以参考相关文章。[2]
如果你需要使用QAB/F指标的Python代码,可以参考作者根据MATLAB代码实现的Python版本。[3]
相关问题
图像融合指标评价python
### 图像融合质量评估指标的Python实现
#### 使用多尺度结构相似性指数(MS-SSIM)
对于图像融合后的质量评估,一种常用的方法是采用多尺度结构相似性指数 (MS-SSIM),这是一种能够反映人类视觉系统的特性并衡量两幅图片之间相似程度的技术[^1]。
```python
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import numpy as np
import cv2
def calculate_msssim(imageA, imageB):
msssim_val, _ = ssim(imageA, imageB, multichannel=True, full=True)
return msssim_val
```
此函数接收两个参数`imageA`和`imageB`作为输入,它们代表原始图像与融合后的图像。返回值为两者间的MS-SSIM得分。
#### 像素级图像融合质量评估(QAB/F)
另一种重要的评价标准是由C.S.Xydeas,V.Petrovic提出的QAB/F度量,用于量化从多个源图合成的新图像所保留的信息量[^2]。
虽然具体的Python实现细节未被提供出来,但是可以根据已有的理论基础构建相应的算法逻辑:
```python
def qabf_quality_assessment(source_images, fused_image):
# 这里假设source_images是一个列表,包含了所有的源图像,
# 而fused_image则是最终得到的融合结果
numerator_sum = 0
denominator_product = 1
for img in source_images:
local_contrast_source = compute_local_contrast(img)
local_contrast_fused = compute_local_contrast(fused_image)
numerator_sum += min(local_contrast_source, local_contrast_fused)**2
denominator_product *= max(local_contrast_source, local_contrast_fused)**2
quality_index = numerator_sum / denominator_product if denominator_product != 0 else 0
return quality_index
def compute_local_contrast(image):
# 计算局部对比度的具体方式取决于应用需求,
# 可能涉及到窗口大小的选择等因素.
pass
```
这段伪代码展示了如何基于给定公式计算QAB/F分数的大致框架;实际操作中还需要定义辅助功能如`compute_local_contrast()`来完成特定部分的工作。
#### 差异相关性总和(SCD)
差异相关性总和(Sum of Correlation Differences, SCD)也是用来判断融合效果好坏的一个重要工具,它关注于源图像同融合图像间差别的关联情况而非简单的灰度匹配关系[^4]。
```python
def sum_of_correlation_differences(src_imgs, fusion_img):
scd_value = 0
diff_maps = []
for src in src_imgs:
diff_map = abs(cv2.subtract(src, fusion_img))
diff_maps.append(diff_map)
avg_diff_map = np.mean(np.array(diff_maps), axis=0)
for i in range(len(diff_maps)):
corr_matrix = np.corrcoef(avg_diff_map.flatten(), diff_maps[i].flatten())
scd_value -= corr_matrix[0][1]
return scd_value
```
上述代码片段实现了SCD公式的简化版本,其中涉及到了OpenCV库来进行图像处理以及NumPy进行矩阵运算。
图像融合评价指标代码python
### 图像融合评价指标的Python代码
对于图像融合效果的评估,通常采用多种定量度量标准来衡量融合后的图像质量。这些度量方法可以从不同角度反映融合算法的好坏,常见的包括均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR),结构相似性(SSIM)以及互信息(MI)[^1]。
下面提供了一组基于上述几种典型评价指标的Python实现:
#### 计算MSE (Mean Squared Error)
```python
import numpy as np
def mse(imageA, imageB):
err = np.sum((imageA.astype("float") - imageB.astype("float")) ** 2)
err /= float(imageA.shape[0] * imageA.shape[1])
return err
```
此函数计算两幅图片之间的平均平方差[MSE].
#### PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)
```python
from math import log10, sqrt
def psnr(original, compressed):
mse_value = mse(original, compressed)
if mse_value == 0:
return 100
max_pixel = 255.0
psnr_value = 20 * log10(max_pixel / sqrt(mse_value))
return psnr_value
```
该部分实现了峰值信噪比的计算逻辑. 当输入图像完全相同时返回最大值100dB.
#### SSIM (Structural Similarity Index Measure)
为了更贴近人类视觉系统的感知特性,SSIM被广泛应用于图像质量评估中:
```python
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
def calculate_ssim(img1, img2):
score, diff = ssim(img1, img2, full=True)
return score
```
这里利用`skimage`库中的内置功能快速获取两张对比图间的结构性相似程度得分.
#### MI (Mutual Information)
互信息能够体现源图像间的信息共享水平,在多模态数据处理领域尤为重要:
```python
from sklearn.metrics import mutual_info_score
def mutual_information(hgram):
""" Mutual information for joint histogram"""
# Convert bins counts into probability values
pxy = hgram / float(np.sum(hgram))
px = np.sum(pxy, axis=1) # marginal for x over y
py = np.sum(pxy, axis=0) # marginal for y over x
px_py = px[:, None] * py[None,:] # Broadcast to multiply marginals
nzs = pxy > 0 # Only non-zero pxy values contribute to the sum
return np.sum(pxy[nzs] * np.log(pxy[nzs] / px_py[nzs]))
def calc_mi(imageA, imageB, num_bins=256):
hist_2d, _, _ = np.histogram2d(
imageA.ravel(),
imageB.ravel(),
bins=num_bins,
range=[[0, 256], [0, 256]]
)
mi = mutual_information(hist_2d)
return mi
```
通过构建联合直方图并应用熵理论公式得出两个随机变量之间存在的依赖关系强度.
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