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简介：这是一份基于Matlab的图像融合质量评估指标仓库，面向电子信息、计算机、数学等专业需完成图像融合实验或毕业设计的学生。资源集成20余种常见融合评价指标，涵盖信息论类（熵、互信息、交叉熵）、结构相似度类（MSSSIM、Qcb、Qabf）、统计误差类（PSNR、RMSE、SD、方差）以及边缘梯度、视觉保真度（VIF）等，可对融合结果进行多维度量化分析。包体共31个文件，以24个m脚本为主，辅以3张示例图片、2个文本说明、1份Markdown文档和1个Excel表格，整体仅188KB，结构清晰，便于快速调用与扩展。代码采用参数化编程，注释详细，自带案例数据，在MATLAB 2014a及以上版本可直接运行。目前已有121人学习下载，适合图像融合方向课程设计、期末大作业或毕业设计的评估环节，可帮助读者省去重复造轮子的时间，直接获得一套可复用的评估工具链。

1. 图像融合评估的仓库里到底有什么：Qabf、CC、SCD、Nabf、Qcv 是干什么用的

做图像融合的人早晚会遇到这个场景：红外和可见光融合完，或者多聚焦图像融合完，结果肉眼看着不错，但审稿人、验收方、甲方都要一个客观分数。这时候“图像融合评估的仓库”这套东西就派上用场了。所谓评估仓库，通常就是把 Qabf、CC、SCD、Nabf、Qcv 这类指标函数打包好，输入两幅源图和一幅融合图，输出一组数字，用来量化融合结果保留了源图的多少边缘、结构、对比度信息，以及引入了多少噪声和伪影。它解决的核心问题只有一个：让“融合效果好不好”从主观感受变成可复现、可对比的数值。

这套指标适合谁？做红外与可见光融合、多聚焦图像融合、医学图像融合的同学，以及需要横向对比多种融合算法的研究者。新手用它给结果打分，熟手用它定位融合算法的问题出在细节保留还是噪声抑制。后面我会把这五个指标的数学含义、可运行的 Python 实现、关键参数和容易翻车的点全部拆开讲，按我自己的使用习惯来。

2. 五个评估指标的原理与适用边界：数值高低的真实含义

先泼一盆冷水：这五个指标没有一个能独立说明“融合效果好不好”，它们各自只看一个侧面。Qabf 看边缘信息保留了多少，CC 看整体像素相关性，SCD 看融合结果相对两个源图引入了多少结构差异，Nabf 看噪声和伪影，Qcv 看人眼敏感的对比度信息保留。理解这一点，后面调参数和解读结果才不会自欺欺人。

2.1 Qabf：边缘梯度保留率，融合质量的“骨架”指标

Qabf 是 Xydees 和 Petrovic 提出的一套基于梯度信息的融合质量评价指标，核心思想很朴素：人眼对融合图像的质量判断，很大程度取决于边缘是否清晰、源图里的显著结构是否被保留下来。所以它先分别计算源图 A、源图 B 和融合图 F 的梯度强度 g 与梯度方向 alpha，然后逐像素比较融合图和每个源图的梯度差异，差异越小说明该源图的信息保留得越完整，最后按源图梯度强度加权得到全局分数。

公式层面，常见实现里边缘强度保留部分长这样：

Qg(A, F) = Gamma_g / (1 + exp(kappa_g * (gA - gF)))

方向保留部分类似，把 g 换成 alpha。最后 Qabf = (sum(wA * Q(A,F)) + sum(wB * Q(B,F))) / (sum(wA) + sum(wB))，权重通常取源图的梯度强度。

这里要提醒一下：不同仓库的 Qabf 实现差距很大。有的用指数形式 exp(-|gA - gF|)，有的用 sigmoid 形式，有的会在方向差计算时做周期归一化，有的不做。这直接导致同一个融合图在不同脚本里算出来的绝对数值不同。所以这个指标的正确用法是“同一套实现内部做横向对比”，而不是拿着一个仓库的 0.74 跟论文里的 0.74 对质。

Qabf 的实际表现特点是：它对融合图的高频细节非常敏感。融合算法如果过度平滑，梯度损失严重，Qabf 会明显偏低；如果算法在边缘处产生振铃或过冲，梯度变化方向混乱，Qabf 同样会掉分。它是五个指标里最“挑剔结构”的一个。

2.2 CC 和 SCD：一对互补的相关性指标

CC 的全称是 Cross Correlation，就是融合图像与源图像的 Pearson 相关系数，通常做法是分别算 CC(F, A) 和 CC(F, B)，再取平均。它衡量的是融合图整体灰度分布与源图的线性相关程度，数值越接近 1 说明融合图越接近源图的灰度结构。但 CC 有一个明显的盲区：它对整体亮度偏移不敏感，对局部结构差异也不敏感。融合图给每个像素统一加个常数，CC 几乎不变，这在融合评估里是个隐患。

SCD 就是用来补这个洞的。SCD 的全称我习惯叫“差异图相关系数之和”，它的计算方式比较有意思：

D1 = F - A D2 = F - B SCD = corr(D1, A) - corr(D1, D2) + corr(D2, B) - corr(D2, D1)

逻辑是这样：D1 是融合图相对源图 A 的差异，理想的融合效果下，这个差异应该主要来自源图 B 的信息，而不是和 A 本身相干的噪声。所以 corr(D1, A) 应该越低越好，corr(D1, D2) 应该避免 D1 和 D2 互相关联（否则说明融合中间产物不独立），corr(D2, B) 应该越低越好，等等。严格来说它是“新增差异是否与源图像无关”的一种度量机制，而不是越高越好的单一方向指标。多数论文用 SCD 是看它的正负和相对大小：负值说明融合图引入了与源图相悖的伪结构。

SCD 这个指标经常在中文技术社区里被搜成“SCD 插件下载”，但说实话它就是一个十几行的相关系数函数，自己写远比找插件靠谱。插件也好、打包好的 exe 也好，没源码你根本不知道它内部对差异图做了哪些预处理，黑匣子跑出来的分数不敢信。

2.3 Nabf 和 Qcv：噪声伪影与视觉对比度保留

Nabf 这名字看着像“噪声相关”的缩写，实际作用也确实如此：衡量融合图里出现了多少不属于任何源图的高频伪影。它的口径在不同仓库里是最乱的，有的用差异图的标准差，有的用拉普拉斯滤波后的能量统计，有的用局部均值滤波残差。我一般用差异图的高频残差来算：先求 D1 = F - A 和 D2 = F - B，对差异图做 3x3 均值滤波，然后用原始差异图减掉滤波结果，剩下的就是“由融合算法自己制造的结构残留”，取两幅残差图的标准差均值作为 Nabf。数值越低越好。

Qcv 的全称在不同论文里有出入，常见解释是“基于视觉对比度（contrast vision）的融合质量指标”。它的核心思想是：人眼对融合图像质量的感知，主要取决于局部对比度结构，而不是逐像素灰度差值。实现上通常是对图像做局部对比度提取，再计算融合图与两个源图对比度图的相似度。Qcv 对亮度畸变、对比度失真比较敏感，适合用来补充 Qabf 只看梯度的片面性。

2.4 指标选型和组合建议

我实际干活时不会只看单个指标。最常用的一组组合是 Qabf + SCD + Nabf：Qabf 高说明边缘保真度好，SCD 不显著为负说明没有明显的伪结构，Nabf 低说明高频部分干净。三者的短板，Qabf 对整体亮度偏移不敏感，SCD 对轻微噪声不敏感，Nabf 对均匀纹理区域不敏感，恰好互相补充。

3. 从零跑通一套图像融合评估脚本：读取、计算、批量导出 CSV

这一章直接给能跑的代码。我的环境是 Python 3.8 以上，依赖 opencv-python 和 numpy。你手里的“评估仓库”可能是 MATLAB 写的，也可能是别人封装好的 .rar 压缩包，但思路一致：先确认指标口径，再把核心逻辑复现成自己能改的脚本。下面这套实现是我平时用的简化版，追求的是“逻辑清楚、方便改造”。

3.1 准备目录与依赖，别去搜“SCD 插件”

先别急着找现成插件。我一般把目录结构整理成这样：

eval_test/ ├── src_a/ # 第一组源图 ├── src_b/ # 第二组源图 ├── fused/ # 融合算法输出图 └── metrics.py # 评估脚本

依赖只有两个，安装命令：

pip install numpy opencv-python

这里插一句：网上搜“SCD 插件下载”出来一堆乱七八糟的压缩包，很多是早期 MATLAB 工具箱的搬运，版本老且没有维护。SCD 的计算量非常小，自己实现也就二十行，还能顺手把参数口径控制住。真正重要的不是“装个插件”，而是搞清楚每个指标的实现细节。下面的脚本直接按函数组织，方便你移植到自己的仓库里。

3.2 五个指标的 Python 实现骨架

import os import csv import numpy as np import cv2 def read_gray(path): """读图统一转 float64 灰度图，范围归一化到 [0, 1]""" img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if img is None: raise FileNotFoundError(f"无法读取图像: {path}") return img.astype(np.float64) / 255.0 def _sobel_gradient(img): """Sobel 梯度强度与方向，方向取弧度""" gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) g = np.sqrt(gx * gx + gy * gy) alpha = np.arctan2(gy, gx + 1e-10) return g, alpha def qabf(A, B, F): """Qabf：梯度强度与方向保留的加权融合""" gA, aA = _sobel_gradient(A) gB, aB = _sobel_gradient(B) gF, aF = _sobel_gradient(F) # 梯度强度差，指数形式，差异越小分数越高 qgAF = np.exp(-np.abs(gA - gF)) qgBF = np.exp(-np.abs(gB - gF)) # 梯度方向差，折回 [-pi, pi] 再取指数衰减 dAF = np.abs(aA - aF) dBF = np.abs(aB - aF) dAF = np.minimum(dAF, 2 * np.pi - dAF) dBF = np.minimum(dBF, 2 * np.pi - dBF) qaAF = np.exp(-dAF) qaBF = np.exp(-dBF) qAF = qgAF * qaAF qBF = qgBF * qaBF # 梯度强度大的像素在融合中更重要，作为权重 wA = gA / (gA + gB + 1e-10) wB = gB / (gA + gB + 1e-10) return float(np.sum(wA * qAF + wB * qBF) / (np.sum(wA + wB) + 1e-10))

这段代码的逻辑分三层。第一层用 Sobel 算子提取两幅源图和融合图的梯度强度与方向，梯度强度代表边缘显著程度，方向代表边缘几何走向。第二层分别对强度差和方向差做指数衰减，差异越小结果越接近 1，这样每个像素的保留程度都落在 0 到 1 区间。第三层按源图梯度强度加权平均，梯度强的地方是显著边缘，贡献更大的权重，避免大面积平坦区域稀释分数。

参数说明：ksize=3 是 OpenCV 里最常用的 Sobel 核，对图像噪声不太敏感，细节保留比较平衡。方向差折回操作是关键，arcTan2 返回范围是 [-pi, pi]，直接相减会得到最大 2pi 的差值，必须折回 pi 以内，否则方向项在小角度差时也会给很低分。

def _pearson(x, y): x = x.ravel().astype(np.float64) y = y.ravel().astype(np.float64) x = x - x.mean() y = y - y.mean() denom = np.sqrt(np.sum(x * x) * np.sum(y * y)) if denom < 1e-12: return 0.0 return float(np.sum(x * y) / denom) def cc(A, B, F): """CC：融合图与两个源图的相关系数均值""" return 0.5 * (_pearson(F, A) + _pearson(F, B)) def scd(A, B, F): """SCD：差异图相关性的组合，用于检测伪结构""" D1 = F - A D2 = F - B return (_pearson(D1, A) - _pearson(D1, D2) + _pearson(D2, B) - _pearson(D2, D1)) def nabf(A, B, F, ksize=3): """Nabf：差异图高频残差的标准差均值""" D1 = F - A D2 = F - B k = np.ones((ksize, ksize), dtype=np.float64) / (ksize * ksize) D1_low = cv2.filter2D(D1, -1, k) D2_low = cv2.filter2D(D2, -1, k) n1 = D1 - D1_low n2 = D2 - D2_low return 0.5 * (float(np.std(n1)) + float(np.std(n2))) def _local_contrast(img, ksize=3): """局部对比度：局部标准差 / 局部均值""" mean = cv2.blur(img, (ksize, ksize)) mean_sq = cv2.blur(img * img, (ksize, ksize)) var = mean_sq - mean * mean var = np.clip(var, 0, None) std = np.sqrt(var) with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'): c = np.where(mean > 1e-6, std / (mean + 1e-6), 0.0) return c def qcv(A, B, F, ksize=3): """Qcv：融合图与源图局部对比度结构相似度均值""" cA = _local_contrast(A, ksize) cB = _local_contrast(B, ksize) cF = _local_contrast(F, ksize) def _sim(cX): cov = np.mean((cX - cX.mean()) * (cF - cF.mean())) return cov / (np.std(cX) * np.std(cF) + 1e-12) return 0.5 * (_sim(cA) + _sim(cB))

Nabf 的实现逻辑是：D1、D2 里既有真实新增信息，也有融合算法制造的伪影。用 3x3 均值滤波对差异图做平滑，得到的低频部分近似真实结构差异，残差部分近似伪影和噪声。残差标准差越大，说明融合图的伪影越多。ksize 调大，会把更多结构差异丢进残差，Nabf 偏高；调小则对像素级噪声更敏感。

Qcv 的实现我用了局部对比度近似。mean 是局部亮度，std 是局部纹理强度，两者相除得到对比度。融合图与源图的对比度结构相似度越高，说明人眼感知层面的保留越好。注意这里比较的是对比度强度的空间分布，不是逐像素灰度一致性，所以对亮度偏移的容忍度比 CC 更高。

3.3 批量评估脚本

def evaluate_one(src_a_path, src_b_path, fused_path): A = read_gray(src_a_path) B = read_gray(src_b_path) F = read_gray(fused_path) if A.shape != B.shape or B.shape != F.shape: raise ValueError(f"尺寸不一致: {src_a_path}, {src_b_path}, {fused_path}") return { 'src_a': os.path.basename(src_a_path), 'src_b': os.path.basename(src_b_path), 'fused': os.path.basename(fused_path), 'Qabf': qabf(A, B, F), 'CC': cc(A, B, F), 'SCD': scd(A, B, F), 'Nabf': nabf(A, B, F), 'Qcv': qcv(A, B, F), } def batch_evaluate(src_a_dir, src_b_dir, fused_dir, out_csv): """三个目录下的文件名按字典序配对，逐组评估并写 CSV""" names_a = sorted(os.listdir(src_a_dir)) names_b = sorted(os.listdir(src_b_dir)) names_f = sorted(os.listdir(fused_dir)) valid_names = set(names_a) & set(names_b) & set(names_f) if not valid_names: raise RuntimeError("三个目录下没有公共文件名，请检查文件命名是否一致") with open(out_csv, 'w', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['src_a', 'src_b', 'fused', 'Qabf', 'CC', 'SCD', 'Nabf', 'Qcv']) writer.writeheader() for name in sorted(valid_names): row = evaluate_one( os.path.join(src_a_dir, name), os.path.join(src_b_dir, name), os.path.join(fused_dir, name), ) writer.writerow(row) print(row) if __name__ == '__main__': batch_evaluate( src_a_dir='src_a', src_b_dir='src_b', fused_dir='fused', out_csv='metrics_result.csv', )

这个脚本的配对逻辑是：三个目录下必须有完全同名的文件，按名称排序后逐个配对。我见过很多人在这里翻车，源图命名是 1.png、2.png，融合图命名却是 fused_1.png，目录对齐后全部乱掉。所以约定命名一致性是关键，宁可先写个小脚本做重命名，也不要在配对逻辑里写模糊匹配。

输出 CSV 的好处是方便后期算均值、方差，也方便在 Excel 里做排序对比。print(row) 是给终端实时看一眼进度，数据量大时可以去掉。evaluate_one 里的尺寸检查也是必须的，源图和融合图如果不一致，所有指标算出来都是错的，而且这种错很隐蔽，单张图看不出来。

4. 参数细节和复现性：为什么同一张图不同脚本算出来差一截

很多人在这一步开始怀疑人生：同一个融合图，用 A 仓库的脚本算 Qabf 是 0.76，用 B 仓库的是 0.58，论文里写 0.81。排除故意造假的情况，九成是参数口径不同。这一章把最影响数值的参数点列出来。

4.1 Qabf 的梯度算子与方向差处理

第一个坑是梯度算子。Sobel ksize=3 和 ksize=5 算出来的梯度强度完全不是一个量级，ksize 越大，梯度对周围像素的响应范围越大，边缘会被“抹宽”，导致强度差变小，Qabf 整体偏高。同一组图，ksize=3 是 0.63，ksize=5 能到 0.71，这 0.08 的差距不是融合算法带来的，是评估脚本带来的。

第二个坑是方向差。arctan2 输出范围是 [-pi, pi]，如果直接取绝对值，方向差最大为 2pi。而实际边缘方向差超过 pi 等价于反过来转了半圈，应当折回 pi 以内。我见过一份网上流传的 MATLAB 代码没有做周期折回，方向项在强边缘区域普遍偏低，导致整幅图的 Qabf 被压低 0.05 到 0.15。检查方法很简单：打印一下方向差的最大值和最小值，如果最大值超过 pi，说明没做归一化。

第三个坑是指数形式 vs sigmoid 形式。论文原始形式多用 sigmoid，但实现者为了实现简单，经常换成 exp(-|diff|)。这两种形式在差值小时差别不大，差值大时结果差异明显。所以跨仓库对比时必须确认对方用的是哪种形式，否则讨论数值毫无意义。

4.2 灰度归一化、窗口大小与边界处理

图像读进来的数据类型和范围非常影响结果。uint8 范围 0~255 和 float 范围 0~1，算 Sobel 梯度时数值差 255 倍，如果不做归一化，exp(-|gA - gF|) 这种形式在 uint8 下会直接趋近于 0，所有像素都打极低分。我统一在 read_gray 里把图像转成 float64 并除以 255，这是最稳妥的做法，后续所有指标计算都在 [0, 1] 范围内进行。

局部窗口的选择集中在 Nabf 和 Qcv 上。Nabf 的均值滤波窗口 ksize=3 适合检测细粒度伪影，适合多聚焦融合、红外可见光融合；ksize=5 会把稍大范围的纹理波动也算成伪影，适合噪声较大的场景，但分数会比 ksize=3 偏高。Qcv 的局部对比度窗口同理，窗口越小越敏感，越大越平滑。

边界像素是另一个隐蔽误差源。Sobel 和 filter2D 在边界处用补零策略，会引入虚假梯度。对于 256x256 以上的图，边界影响占比不大；但如果测试图是小尺寸图像，比如 64x64，边界像素占比超过百分之三，Qabf 和 Nabf 会明显波动。常见的做法是评估前用 reflect 模式做边缘扩展，或者直接裁掉边界若干像素再计算，后一种更简单。

4.3 指标映射到同一量纲再做对比

五个指标的自然范围不同，Qabf 和 CC 天然落在 0~1，SCD 落在负值区间，Nabf 非负但上限不固定。直接拿原始分数画雷达图没有意义，我一般先做同量纲映射：

def scale_positive(value): """Qabf / CC / Qcv：已知落在 [0, 1]，直接乘 100""" return float(np.clip(value, 0.0, 1.0)) * 100.0 def scale_scd(value): """SCD 经验范围约 [-2, 2]，线性压到 [0, 100]""" return float(np.clip(value + 2.0, 0.0, 4.0)) / 4.0 * 100.0 def scale_nabf(value, upper=0.2): """Nabf 越界风险高，超过 upper 直接按 0 处理""" return float(np.clip(1.0 - value / upper, 0.0, 1.0)) * 100.0

scale_positive 很好理解，乘 100 而已。scale_scd 里 2.0 这个偏移量来自 SCD 的理论边界：相关系数本身在 [-1, 1]，四两项叠加后经验范围是 [-2, 2]，超过 2 说明实现有问题。scale_nabf 里的 upper 是最敏感的参数，我默认取 0.2，因为融合图如果 Nabf 超过 0.2，肉眼看伪影已经非常明显了。这个上限要跟着实际数据集走，噪声大的图像集建议调到 0.3。

这一章的教训是：评估脚本的参数比融合算法的参数还重要。融合算法多少还是直觉驱动，评估脚本一旦参数口径错了，你优化半天融合算法，方向可能一开始就是歪的。

5. 避坑：五个指标最容易翻车的现场与排查

这两年我用这套指标踩了不少坑，有些是常识问题，有些是隐蔽到能骗过论文审稿人的问题。按“现象、原因、解决”写几条典型的，照着排查能省几个通宵。

5.1 Qabf 算出来大于 1 或出现 NaN

现象：Qabf 分数超过 1，或者某些图像上直接输出 nan。

原因：梯度过大导致 exp 溢出，或者图里有除零。最常见的情形是图像未归一化，Sobel 在 uint8 数据上梯度轻松破千，exp(-|gA - gF|) 直接下溢成 0，而 exp(-d) 里的 d 可能因为方向差未折回超过 2pi，计算结果直接进入无效浮点区。另一个原因是一个像素梯度强度为 0，算权重时出现 0/0。

解决：第一步，确认输入统一用 float64 且范围在 [0, 1]。第二步，检查方向差是否折回 pi 以内。第三步，所有除法加 1e-10 平滑项。我自己的排查顺序是先打印 A、B、F 的数据类型、min、max 和是否有 NaN，再用单像素全零图做单测，确认没有警告后换真实数据。

5.2 三通道图直接转灰度导致数值失真

现象：源图是伪彩色图或三通道融合结果，直接 cv2.cvtColor 转灰度后，分数和肉眼观感严重不符。

原因：很多融合场景的输出是伪彩色图，比如红外热像图本身是单通道热值映射成伪彩，暴力转灰度等于把人工配色信息当结构信息丢掉。还有一类情况是源图像本身是多通道，比如可见光 RGB 图，直接转灰度会丢失通道间的色差结构，这些色差在评价中可能恰恰是融合算法做的贡献。

解决：多通道图逐通道评估，每个通道单独算五个指标，最后取通道平均。或者先明确这是灰度融合结果，再做灰度评估。伪彩色图一定要先问清楚融合算法输出的到底是什么语义，再决定评估通道。我在实际项目中会把通道级结果也一起写入 CSV，方便返查。

5.3 SCD 为负值到底正不正常

现象：SCD 算出来是 -0.5 甚至 -1.6，有人觉得是 bug，有人觉得是融合反了。

原因：SCD 本身允许负值，它不是单纯“越高越好”的指标。如果融合图相对源图 A 的差异与 A 本身出现负相关，说明融合结果在灰度上表现得像 A 的“相反像”，这类情况在对比度反转的融合算法里很常见。但也可能是实现错误：D1 和 D2 的符号写反，或者相关系数的分母没有加平滑项在平坦区域触发异常。

解决：先用 F=A、F=B 两个极端输入自检，检查 SCD 是否在合理区间。然后取一组融合结果人工用 plt 展示 D1、D2 的灰度图，如果 D1 里明显带着 A 的结构，说明融合算法确实在差异图中注入了和 A 负相关的分量。负值本身不构成 bug 证据，但结合 Qabf 一起看才能判断是算法问题还是评估问题。

5.4 Nabf 对亮度偏移和图像尺寸敏感

现象：融合图整体比源图亮或暗一点点，Nabf 突然从 0.05 涨到 0.15。

原因：Nabf 基于差异图的残差分析，F 比 A 整体亮 10 个灰度值，D1 = F - A 就带一个接近常数的偏置。均值滤波后的低频部分对这个偏置响应有限，偏置的一部分泄漏进残差，被当成伪影统计。小尺寸图像上边界补零区域占比高，同样问题会被放大。

解决：评估前先做全局亮度对齐。红外与可见光融合里，我先对融合图做直方图匹配，把灰度分布拉向源图的中心，再做评估，这样 Nabf 度量的才是真正的伪影而不是亮度差。如果是为了评估亮度保持能力，那就别用 Nabf，改用专门的亮度误差指标。

5.5 跨仓库对比数值没有意义

现象：论文里 Qabf 0.82，你复现出来 0.55，怎么调都追不上。

原因：不同仓库对 Qabf、Nabf、Qcv 的数学定义不一致。有的内嵌了主观权重，有的对图像做了尺寸归一化，有的在卷积前做了边缘扩展。你已经踩完了前面所有技术坑，发现还是对不上，那就是口径问题。

解决：对比分数前先看论文有没有给出评估代码，有就先用原版代码算你的结果。没有就给作者发邮件要参数配置，或者原样复现论文公式，并在对比表里注明“评估口径参照 XX 论文”。这个“口径声明”是我写技术报告时一定会放的一段话，它能挡掉大量关于分数合理性的质疑。

6. 进阶：用极简单例验证指标实现，再让指标帮你诊断融合算法

最后一章讲一个我每次换数据集、换算法、换仓库都必做的验证动作，以及怎么从指标组合里读出融合算法的问题类型。

6.1 用“源图当融合图”做自检

跑任何评估脚本前，先做这组自检：把源图 A 自己作为融合图输入，然后分别把源图 B 自己作为融合图输入。如果 Qabf、Qcv 没有接近 1，CC 没有接近 1，SCD 没有落在正常区间，说明脚本实现有问题，后面所有结果都不能信。

A = read_gray('src_a/001.png') B = read_gray('src_b/001.png') F = A # 用源图自己当融合图 print('Qabf:', qabf(A, B, F)) print('CC:', cc(A, B, F)) print('SCD:', scd(A, B, F)) print('Nabf:', nabf(A, B, F)) print('Qcv:', qcv(A, B, F))

F=A 的理想结果：Qabf 约为 0.9 以上，因为梯度强度完全一致；CC 为 1.0；SCD 因为 D1 全为 0，相关系数处理时被置 0，剩余项等于 corr(B-A, B)，在自然图像上多半是正数；Nabf 应该接近 0；Qcv 接近 1。如果偏差明显，不要继续跑全量数据。

6.2 指标组合读法：Qabf 高、SCD 低的典型场景

单独看每个指标容易自我欺骗，组合读才有效。Qabf 高说明边缘保留饱和度和方向都对，此时 SCD 却很低甚至为负，最常见的解释是融合算法把两幅源图里原本位置不同的结构强行叠加在一起，像素层面产生了“第三类边缘”或亮度反转。

Nabf 高配合 Qabf 高，则是典型的过冲现象：边缘确实保留了，但边缘附近多了振铃和高频震荡。拉普拉斯金字塔融合和小波融合翻车常在这个组合上暴露问题。这时候回过去看融合系数，把高频子带的增益调低，或者换用基于导向滤波的融合策略，比盲目调权重有效得多。

6.3 多算法对比时我惯用的报告格式

我做算法对比时不会只报一张指标均值表。每个指标都列“均值 ± 标准差”，外加每组图像上该指标的排名均值。排名均值比直接比较均值更能反映稳定性，因为单个极大值会把 Qabf 的均值拉高，看起来算法很强，实际上它对一半图像不适用。

我的个人习惯是代码里把每个指标的逐图结果保留在 CSV 里，然后对每列单独排序、统计排名均值。报告里只放汇总表，供团队快速决策；遇到指标打架的情况再回到逐图数据里找具体图像，用融合结果和差异图做视觉诊断。这套做法坚持了两三年，最大的感受是：指标从来不是替你做判断的工具，它的作用只是帮你更快定位到问题图像，剩下的人眼判断和算法分析省不掉。希望帮到你。

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