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Theoretical analysis of an information-based quality measure for image fusion

机译：基于信息的图像融合质量度量的理论分析

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While recently a few image fusion quality measures have been proposed, analytical studies of these measures have been lacking. Here, we focus on one popular mutual information-based quality measure and weighted averaging image fusion. Based on an image formation model, we obtain a closed-form expression for the quality measure and mathematically analyze its properties under different types of image distortion. Tests with real images are also presented which agree with the conclusions of the analytical results. The results show the quality measure studied does not generally properly characterize increases in the distortion (noise and blurring) of the images which are input into a weighted averaging fusion algorithm.
机译：尽管最近已经提出了一些图像融合质量度量，但是仍缺乏对这些度量的分析研究。在这里，我们专注于一种流行的基于互信息的质量度量和加权平均图像融合。基于图像形成模型，我们获得用于质量度量的闭合形式表达式，并在不同类型的图像失真下进行数学分析。还提供了具有真实图像的测试，这些测试与分析结果的结论一致。结果表明，所研究的质量度量通常不能正确表征输入到加权平均融合算法中的图像失真（噪声和模糊）的增加。

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