《表1 图像融合质量评价指标》

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《基于NSCT和混合粒子群算法的红外与可见光图像融合》

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式中，D1，D2分别为两幅源图像与融合后图像的交叉熵。互信息的大小用来说明源图像与融合后图像所共有的信息量。光谱扭曲度表示融合后图像与源图像的光谱偏差量、图像失真量。标准差、熵、平均梯度、相关系数、互信息值越大，说明图像融合效果越好；均方根综合交叉熵值、光谱扭曲度越小，说明图像融合效果越佳。比较结果如表1所示。从表1可以看出，本文方法和方法1、方法2相比，可以获得较大的信息熵、标准差、平均梯度、相关系数（融合图像和红外图像）、互信息（融合图像与红外、可见光图像互信息之和），获得较小的均方根综合交叉熵、光谱扭曲度；虽然方法3可以获得最高的熵、标准差、平均梯度，但相关系数是最小的，均方根综合交叉熵、光谱扭曲度是最大的；本文方法能够获得较高的信息熵、标准差、平均梯度，最高的互信息、相关系数和最小的均方根综合交叉熵、光谱扭曲度。这也表明，本文方法的融合结果具有较丰富的信息、较高的清晰度和对比度。综合看来，本文方法和其他3种方法相比，融合效果更佳且获取信息更丰富。