图像融合评价指标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.