《表2 不同算法对四组图像的融合评价指标》

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《基于引导滤波和快速共现滤波的红外和可见光图像融合》

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本文采用五种图像融合常用评价指标进行对比，包括熵（entropy，EN）、多尺度结构相似性（multi-scale structural similarity，MSSSIM）[23]、归一化特征互信息（normalized feature mutual information，NFMI）[24]、边缘保持度融合质量指标[25]和视觉信息保真度（visual information fidelity for fusion，VIFF）[26]。EN表示融合图像包含的信息量；MSSSIM是以结构相似性为基础来衡量融合图像对源图像的结构信息的保留度；NFMI以互信息为基础衡量融合图像保留源图像的特征信息大小；QAB/F反映融合图像从源图像中保留的边缘信息量；VIFF对图像进行分块，计算每块的有效视觉信息的融合程度。这些指标从不同的角度来描述融合结果，并且都是数值越高表示融合效果越好[27]。表2展示了不同算法在四组红外和可见光图像融合的客观表现。表中加粗为各指标最优值，下画线为次优。