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  • 2019-05-27 08:48
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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
图像处理评价指标.zip
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    6.8KB
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    919B
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  • relatively_warp.m
    1.3KB
  • cross_entropy.m
    1.5KB
  • avg_gradient.m
    990B
  • variance.m
    757B
  • psnr.m
    992B
  • rmse.m
    645B
  • edge_intensity.m
    1.1KB
  • figure_definition.m
    889B
内容介绍
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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