《表1 融合结果的客观评价指标比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《BEMD分解和W变换相结合的红外与可见光图像融合》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:加粗字体为每组实验中各评价指标最优值。

上述指标对各算法融合结果的评估值如表1所示。从表1可以看出，本文算法在平均梯度和空间频率两个指标上取得最优，在互信息指标上优于除DWT之外的其他4种算法。尽管本文算法在第1、第2和第4组上的互信息指标低于DWT取得的值，但是在第3组上超过了DWT，且在第4组上本文算法的互信息指标仅略低于DWT值0.052 1，两者几乎一致。互信息表示融合图像从源图像获取信息的程度，在第1和第2组的实验结果中，DWT取得了最高的互信息值，说明其融合图像与源图像的关联度高，这一点从DWT融合图像的红外目标较亮可得到验证。然而，本文算法结果的视觉效果更好。从图7可以看出，DWT结果的红外目标周围存在一圈光晕，且可见光图像细节信息丢失明显。本文算法有效地抑制了光晕现象，并且背景信息更丰富。