图像清晰度评价函数说明
1、熵: 表示图像所包含的平均信息量的多少,嫡值越大则所含信息量越多。
文件名：entropy.m 结果：EN
2、交叉嫡：反映两幅图像的差异,交叉嫡越小,则融合图像和原图像的差别越小。
文件名：cross_entropy.m 结果：平均交叉嫡 MCE，均方根交叉嫡 RCE
3 、 峰 值 信 噪 比 :
PSNR 越高,说明融合
效果与质量越好。
文 件 名 ： psnr.m
结果：PSNR
4、Qabf: 评价边缘或梯度质量，越大边缘越明显
文件名：Qabf.m 结果：Qabf（Q
AB/F
)
5、平均梯度（Average Gradient）:也称为清晰度，反映了图像中的微小
细节反差与纹理变化特征，同时也反映了图像的清晰度，越大越好。
文件名：avg_gradient 调用：outval = avg_gradient(img)
6、结构相似性指数： SSIM 指原图像和融合图像的相似程度,值越大越相似
文件名：ssim.m 结果：SSIM
7、互信息：MI(mutual information)
8、NMI: Normalized mutual information
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