《表1 Flower样本图像不同融合算法性能指标比较》
另外,考虑到人眼视觉限制,本文进一步选取了一些客观评价指标对图像质量进行评价,验证所提算法的优越性。本文分别选取信息熵E、平均梯度AG、图像清晰度FD和图像边缘强度EI作为评价指标,对图6~图8中多种方法得到的全聚焦图像的质量进行评价。其中E是度量信息大小的一个物理量,其值越大表示图像信息量越大。AG可以敏感地反映图像对微小细节反差能力,其值越高,代表它的能力越强。FD代表图像清晰程度,其值越高,代表其清晰程度越好。EI反映了图像的边缘强度,其值越高,代表图像边缘越清晰,具体评价指标对应结果如表1~表3所示。对比表中数据可知,本文算法在图像的4种客观评价指标上,均优于其他3种传统的小波变换方法,体现了本文算法的可行性和有效性。
图表编号 | XD0083811000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 谢颖贤、武迎春、王玉梅、赵贤凌、王安红 |
绘制单位 | 太原科技大学电子信息工程学院、太原科技大学电子信息工程学院、太原科技大学电子信息工程学院、太原科技大学电子信息工程学院、太原科技大学电子信息工程学院 |
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