%计算均值、标准差、熵、平均梯度、相关系数、扭曲程度、偏差指数
%======================================================================
%均值,图像像素的灰度平均值,对人眼反映为平均亮度。
%标准差,反映了灰度相对于灰度均值的离散程度。标准差越大,则灰度级分布越分散。
%熵,图像的平均信息量。
%平均梯度,反映了图像的清晰程度,同时反映出图像中微小细节反差和纹理变换特征。
%相关系数,反映了两幅图像之间的相关性,相关系数越大两幅图像的相似程度越高。
%扭曲程度,反映影像的光谱失真程度。
%偏差指数,反映两幅图像在光谱信息上的匹配程度,偏差指数值越小,则说明融合后图
%像在提高了空间分辨率的同时,较好的保留了多光谱图像的光谱信息。
%=======================================================================
clear;clc;close all;
% [filename,pathname]=uigetfile('*.*','融合图像');
% F=imread([pathname,filename]);
% [filename,pathname]=uigetfile('*.*','多光谱图像');
% A=imread([pathname,filename]);
NameOri='000001原.JPG';
image = imread(NameOri);
A=image; %原图
NameOri1='000001_S.JPG';
image1 = imread(NameOri);
F=image1; %结果图
%[filename,pathname]=uigetfile('*.*','SAR图像');
%B=imread([pathname,filename]);
Fimage=double(F);
A=double(A);
%B=double(B);
%求融合图像的灰度均值
mean=mean2(Fimage(:));
%求标准偏差
std=std2(Fimage(:));
%求熵
ent=entropy(F(:));
[mf,nf,kf]=size(F);
q=0;
%求融合图像的平均梯度
for i=1:1:mf-1
for j=1:1:nf-1
q=q+(sqrt(((Fimage(i,j)-Fimage(i+1,j))^2+(Fimage(i,j)-Fimage(i,j+1))^2)/2));
end
end
grad=q/((mf-1)*(nf-1));
%求相关系数 反映光谱保持性能
rmul=imresize(A,[mf,nf],'bicubic');
c=corr2(rmul(:),Fimage(:));
%求扭曲程度 直接反映影像的光谱失真程度
q1=0;
for i=1:1:mf
for j=1:1:nf
q1=q1+abs(Fimage(i,j)-rmul(i,j));
end
end
warp=q1/(mf*nf);
%求偏差指数
q2=0;
for i=1:1:mf
for j=1:1:nf
q2=q2+abs(Fimage(i,j)-rmul(i,j))/rmul(i,j);
end
end
bras=q2/(mf*nf);
result=zeros(1,7);
result=[mean std ent grad c warp bras];
disp(' 均值 标准差 熵 平均梯度 相关系数 扭曲程度 偏差指数');
disp(result );%std ,ent ,grad ,c ,warp, bras);
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