图像融合评估指标 - Python实现

简介

本仓库提供了一套全面的图像融合评价工具，特别适合于从事图像处理、计算机视觉领域研究的开发者和研究人员。通过Python语言，我们实现了广泛使用的图像融合评估指标。这些指标覆盖了从基本的统计量到更高级的感知质量评估方法，确保用户能够全面、准确地分析其图像融合效果。

主要功能包括：

1. 基本信息量评估：
   • 信息熵(Entropy, EN)
   • 空间频率(Spatial Frequency, SF)
   • 标准差(Standard Deviation, SD)
   • 峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)
   • 均方误差(Mean Squared Error, MSE)
2. 高级评估指标：
   • 互信息(Mutual Information, MI)
   • 视觉保真度(Visual Information Fidelity, VIF)
   • 平均梯度(Average Gradient, AG)
   • 相关系数(Correlation Coefficient, CC)
   • 差异相关性和(Similarity of Difference, SCD)
   • 基于梯度的融合性能评估(Quality Assessment Based on Fusion, Qabf)
3. 结构相似性评估：
   • 结构相似度指数(SSIM)
   • 多尺度结构相似度(Multi-Scale SSIM, MS-SSIM)
4. 基于噪声的评估：
   • 基于噪声评估的融合性能(Noise-based Assessment of Fusion Performance, Nabf)
5. 便捷性支持：
   • 支持对单幅图像进行评估。
   • 可以一次性评估单个融合算法的所有结果。
   • 能够直接比较并计算多个融合算法的评价结果。
   • 结果输出灵活，支持直接写入Excel文件，便于数据分析和报告编写。

使用场景

• 图像融合算法的研发与验证。
• 比较不同图像融合技术的性能。
• 在计算机视觉项目中评估图像处理的质量。
• 教育和科研中的图像分析教学与实验。

快速上手

1. 安装依赖：确保你的环境中已安装Python，并安装必要的库如numpy, scipy, skimage, 和 pandas等。
2. 导入模块：在你的Python脚本中导入相应的评估函数。
3. 调用函数：根据需要选择合适的评估指标函数，传入图像数据进行分析。
4. 输出结果：将评估结果保存至变量或直接导出至Excel。

注意事项

• 确保输入的图像格式正确且与所选评估指标兼容。
• 对于复杂的图像集，调整参数可能获得更优的评估效果。
• 推荐使用最新版本的Python环境进行开发以获得最佳体验。

加入这个仓库的使用者社区，让你的图像融合项目拥有更加科学和精准的评估标准。无论是学术研究还是实际应用，这都将是一个强大的辅助工具。

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