图像清晰度评价函数说明 1、熵: 表示图像所包含的平均信息量的多少,嫡值越大则所含信息量越多。 文件名：entropy.m 结果：EN 2、交叉嫡：反映两幅图像的差异,交叉嫡越小,则融合图像和原图像的差别越小。 文件名：cross_entropy.m 结果：平均交叉嫡MCE，均方根交叉嫡RCE 3、峰值信噪比: PSNR越高,说明融合效果与质量越好。 文件名：psnr.m 结果：PSNR 4、Qabf: 评价边缘或梯度质量，越大边缘越明显 文件名：Qabf.m 结果：Qabf（QAB/F) 5、平均梯度（Average Gradient）:也称为清晰度，反映了图像中的微小细节反差与纹理变化特征，同时也反映了图像的清晰度，越大越好。 文件名：avg_gradient 调用：outval = avg_gradient(img) 6、结构相似性指数： SSIM指原图像和融合图像的相似程度,值越大越相似 文件名：ssim.m 结果：SSIM 7、互信息：MI(mutual information) 8、NMI: Normalized mutual information
资源文件列表
图像清晰度评价指标Matlab/Avg_Gradient.m , 560
图像清晰度评价指标Matlab/cross_entropy.m , 757
图像清晰度评价指标Matlab/entropy.m , 234
图像清晰度评价指标Matlab/labA.jpg , 921654
图像清晰度评价指标Matlab/labB.jpg , 921654
图像清晰度评价指标Matlab/mi.m , 1974
图像清晰度评价指标Matlab/nmi.m , 1388
图像清晰度评价指标Matlab/psnr.m , 555
图像清晰度评价指标Matlab/Qabf.m , 3191
图像清晰度评价指标Matlab/result_lab.jpg , 46868
图像清晰度评价指标Matlab/ssim.m , 4482
图像清晰度评价指标Matlab/图像清晰度评价函数说明.doc , 35328