图像处理评价指标
所属分类：图形图像处理
开发工具：matlab
文件大小：13KB
下载次数：33
上传日期：2019-05-27 08:48:13
上 传 者：
嘿小伙
说明： 图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等
(Average gradient, correlation coefficient, information entropy, cross-entropy, joint entropy, mean square error, mutual information, signal-to-noise ratio, peak signal-to-noise ratio, root mean square error, spatial frequency, standard deviation, mean, distortion degree, deviation index, etc. in image fusion)
文件列表:
image fusion13 (0, 2011-12-07)
image fusion13\avg_gradient.m (990, 2016-09-23)
image fusion13\cross_entropy.m (1499, 2016-09-23)
image fusion13\edge_intensity.m (1126, 2016-09-23)
image fusion13\figure_definition.m (889, 2016-09-23)
image fusion13\mutinf.m (1755, 2016-09-23)
image fusion13\psnr.m (992, 2016-09-23)
image fusion13\relatively_warp.m (1330, 2016-09-23)
image fusion13\rmse.m (645, 2016-09-23)
image fusion13\shannon.m (1122, 2016-09-23)
image fusion13\space_frequency.m (919, 2016-09-23)
image fusion13\ssim.m (6931, 2016-09-23)
image fusion13\variance.m (757, 2016-09-23)
这些有从网上找的，有是自己写的，可能也有错误，大叫交流吧
data.M1,data.M2分别为融合前的两个图像，data.F为融合后的图像
avg=num2str(avg_gradient(data.F));%平均梯度
ein=num2str(edge_intensity(data.F));%边缘强度
sha=num2str(shannon(data.F));%信息熵
[img_mean,img_var]=variance(data.F);%灰度均值，标准差(均方差MSE)
gray_mean=num2str(img_mean);
vari=num2str(img_var);
rms=num2str(rmse(data.F,data.M1));%均方根误差
psnrvalue=num2str(psnr(data.M1,data.F));%峰值信噪比
sf=num2str(space_frequency(data.F));%空间频率
fd=num2str(figure_definition(data.F));%图像清晰度
mi1=mutinf(data.M1,data.F);%互信息
mi2=mutinf(data.M2,data.F);
mi=num2str(mi1+mi2);
[mssim, ssim_map] = ssim(data.M1,data.F);%结构相似性
ssi=num2str(mssim);
cross_entro=num2str(cross_entropy(data.M1,data.M2));%交叉熵，应该使用标准图像&融合后图像
rw=num2str(relatively_warp(data.M1,data.F));%相对标准差，应该使用标准图像&融合后图像
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