《表1 室内实验图像的客观评价指标》

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《基于NSST和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合》

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为了进一步证明本文算法的有效性，选取Qabf[17]、加权的融合质量评价指标QW[17]、基于边缘的评价指标QE[17]、平均梯度AG[18]及空间频率SF[18]等指标对融合结果进行客观分析。其中，Qabf可以整体评价紫外光图像、可见光图像以及融合图像之间的结构相似度，该值越接近1表明融合效果越好；QW通过Qabf进行改进，引入权重，均衡地评价融合图像的好坏；QE基于对边缘信息的敏感程度来评价融合图像，其值越接近1表示融合质量越好；AG表示融合图像的平均梯度，平均梯度越大，表示图像越清晰；空间频率SF反映了一幅图像在空间域的总体活跃度，其值越大图像越清晰。从表1和2中可以看出，本文算法的两组实验结果在客观评价指标上优于其他方法，结合主观评价，发现本文算法整体优于其他四种算法。