《表2 实验2测量结果：基于压缩感知耦合梯度下降的红外-可见光图像自适应融合算法》

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《基于压缩感知耦合梯度下降的红外-可见光图像自适应融合算法》

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为准确测量算法的性能，利用3.1涉及的4种评价标准对实验1与实验2的结果测量，见表1与表2。从表1与表2中得知，本文算法得到的SD、C、AG、IE四种评价指标均优于对照组方法，图像的亮度、细节与信息量均高于其他方法。说明了设计的IR-可见光图像融合性能相对良好，同时也印证了实验1与实验2的结果。此外，为更好体现算法的性能，对其时间成本进行统计，见表1与表2。从统计结果中看出，本文算法所需时间成本最低，主要原因是其在高频系数融合是采用了压缩感知进行稀疏采样，有效降低了冗余信息，减少了计算量。文献[4]、文献[5]在分解中采用了非下采样的操作，运算速度较慢。而文献[6]算法中采用的SCM需经多次迭代实现系数融合。