《表1 5组图像的客观性能比较》

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《结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合》

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由表1可以看出，第1组图由于对比方法较大程度的引入伪影，在人类视觉系统（human visual system，HVS）角度效果不佳，但是在客观评价指标评估时，将引入的伪影也计算到了信息中，因此第1组的客观评估结果本文方法没有取得最好的结果，但是在HVS角度比对下本文实验结果较好，而HVS在评价指标中处于第一优先位置；第2组图和第3组图本文算法的融合结果在EN、SD和MI指标上均排名第一；第4组图本文算法的融合结果在EN和SD指标上排名第一，在互信息指标上仅次于GF算法排名第二；第5组图“Marne＿09”本文算法的融合结果在熵、标准差和互信息指标上排名第一，在结构相似性指标上排名第三。综上，本文算法在EN、SD、MI和SSIM上有一定的优势，与主观视觉分析一致，说明该算法的融合图像较其他对比算法图像质量更高。