weixin_45718019的博客

图像融合评价方式可以笼统的分为主观评价以及客观评价，其中客观评价又分为基于统计特征的方法以及基于参考图像的方法。1.主观评价主观评价法就是依靠人眼来主观评估融合图像的质量的方法。这种方法简单、直观，对明显的图像信息可以进行直观、快捷的评价，在一-些特定应用中是十分可行的。但是,图像的视觉质量主要取决于观察者，这便会产生主观性强、片面、可重复性差等缺点。而且当观测条件变化时，评定的结果有可能会产生差异。因此，主观评价法需要与客观的定量评价的标准结合来对融合图像进行综合评价。2.客观评价1.基于统计特征

主要包括平均法与加权平均法、像素灰度选择、PCA融合方法、逻辑滤波、颜色空间融合、神经网络等方法。1.平均法与加权平均法加权平均方法将原图像对应像素的灰度值进行加权平均，生成新的图像，它是最直接的融合方法。其中平均方法是加权平均的特例。使用平均方法进行图像融合，提高了融合图像的信噪比，但削弱了图像的对比度，尤其对于只出现在其中一幅图像上的有用信息。2.像素灰度选择融合的两幅原图像分别为A、B，图像大小分别为M*N,融合图像为F，则针对原图像A、B的像素灰度值选大（或小）图像融合方法可表示为：其中

1.图像融合图像融合(Image Fusion)是用特定的算法将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像。利用两幅(或多幅) 图像在时空上的相关性及信息上的互补性，并使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器的自动探测。确保待融合图像已配准好且像素位宽一致，且融合后的图像相对原始图像具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，具有明显的突出信息和较低的噪声。两幅（多幅）已配准好且像素位宽一致的待融合源图像，如果配准不好且像素位宽不一致，其融合效果不好。2.图像融合层次融合图像由低