【图像融合】用于图像融合方法、客观评估指标、弗里德曼(Friedman)统计检验及其事后检验研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 737 阅读

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🔥 内容介绍

图像融合技术通过整合多源图像的有效信息，为后续的图像分析和决策提供更优质的图像数据。在这一领域，选择合适的融合方法、采用科学的客观评估指标以及运用严谨的统计检验方法，对于推动技术发展和验证融合效果至关重要。

图像融合方法

图像融合方法种类繁多，根据融合层次的不同，可大致分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合

像素级融合是在图像的像素层面进行信息整合，直接对源图像的像素值进行处理。这类方法能够最大程度地保留源图像的原始信息，融合效果较为精细。常见的像素级融合方法包括基于小波变换的融合方法、基于金字塔变换的融合方法、基于稀疏表示的融合方法等。

基于小波变换的融合方法，如前文提到的基于小波变换的 TMSST 方法，通过将源图像分解为不同尺度和方向的子带，对各子带系数采用特定规则进行融合，再经逆变换得到融合图像，能有效保留图像细节。基于金字塔变换的融合方法则是通过构建图像金字塔，在不同层级进行融合操作，具有较好的多尺度特性。基于稀疏表示的融合方法将图像表示为过完备字典下的稀疏系数，利用稀疏系数的融合实现图像融合，对复杂场景的适应性较强。

特征级融合

特征级融合是先从源图像中提取特征信息（如边缘、纹理、形状等），再对这些特征进行融合。该方法减少了数据量，提高了处理效率，同时保留了关键特征信息。特征级融合的关键在于特征提取的准确性和特征融合的有效性，常用的融合策略有特征选择、特征加权等。

决策级融合

决策级融合是在对各源图像进行独立处理和决策后，对决策结果进行融合，得到最终的决策结论。它具有较高的灵活性和容错性，适用于多传感器信息融合等复杂场景。决策级融合的方法包括投票法、贝叶斯推理、D - S 证据理论等。

图像融合客观评估指标

客观评估指标是衡量图像融合效果的重要依据，能够量化融合图像的质量，避免主观评估的主观性和不确定性。常用的客观评估指标可分为以下几类：

信息保留类指标

这类指标主要衡量融合图像对源图像信息的保留程度。例如，互信息（MI）用于衡量融合图像与源图像之间的信息共享量，值越大表示融合图像保留的源图像信息越多；归一化互信息（NMI）是对互信息的归一化处理，使其更便于不同融合结果之间的比较。

清晰度与细节类指标

此类指标反映融合图像的清晰度和细节丰富程度。空间频率（SF）描述图像灰度值的变化率，值越高说明图像细节越丰富、越清晰；梯度幅值相似性偏差（GMSD）通过计算融合图像与源图像梯度信息的相似性来评估清晰度，值越小表示融合效果越好。

光谱保持类指标

在多光谱图像与全色图像融合等场景中，光谱保持尤为重要。相对平均光谱误差（RASE）用于衡量融合图像与源图像在光谱特性上的差异，值越小说明光谱保持效果越好；光谱角映射器（SAM）通过计算光谱向量之间的夹角来评估光谱一致性，夹角越小，光谱保持效果越佳。