《表2 均方根误差值的实验对比结果》

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《基于深度学习算法的图像融合》

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为更好区别本文方法的基于深度学习算法的图像融合方法与文献[2-3]方法的性能，对融合后的图像进行客观评价，统计3种方法的均方根误差值。均方根误差值表示融合后的图像与标准图像的差异程度，均方根误差值的理想值为零，其值越小，则代表融合效果越好，若与零值相差较多，则代表融合效果较差。为了使实验结果更具说服力，3类型图像进行仿真实验结果如表2所示。综合上述实验结果可知，文献[2-3]方法的均方根误差较大，说明文献[2-3]方法的图像融合效果差。而本文方法的图像融合均方根误差小，可以证明基于深度学习算法的图像融合方法比传统方法图像融合效果好。