导读做图像融合研究第一件事不是训练模型而是先造一把尺子。本文分享我把综述论文式(1)-(10) 的 10 个客观指标从数学公式一行行翻译成 Python 代码evaluate.py、并跑通 TNO 公开数据集基线的全过程——含实现策略、核心代码和踩坑记录。一、为什么先写评测脚本图像融合任务有个特点没有真值GT——两张源图融合成什么样算对没有标准答案。所以学术界的通行做法是用一套客观指标横评所有方法。指标不对 → 后面所有方法对比都不可信。评测先行是融合研究的第一课。二、五类 10 个指标对照论文公式类别指标一句话含义论文公式信息论驱动EN 熵灰度分布越丰富信息保留越多式(1)MI 互信息源图→融合图的信息传递量式(2)PSNR失真越小越好式(3)结构相似SSIM亮度/对比度/结构三方面一致性式(4)MS-SSIM多尺度加权版式(5)图像特征SD 标准差全局对比度式(6)SF 空间频率细节纹理充分度式(7)AG 平均梯度边缘锐利程度式(8)视觉感知VIF模拟人眼视觉保真式(9)相关性CC源图与融合图线性相关式(10)三、实现策略自实现 库交叉验证不要盲目信任何单一口径我的策略是双保险自实现 6 个EN / SD / PSNR / SF / AG / CC按论文公式逐行翻译彻底理解每个指标在算什么库实现 3 个SSIM → skimage、MS-SSIM / VIF → piq成熟库交叉验证自己写的结果MI 单独处理自实现联合直方图口径且要和文献口径不同 MI 变体数值差异大核对后再用。以 EN信息熵为例公式到代码只有几行defcalc_entropy(fused,irNone,visNone):EN 信息熵式1: 灰度分布越丰富, 信息保留越多hist,_np.histogram(fused,bins256,range(0,1))phist/hist.sum()pp[p0]returnfloat(-np.sum(p*np.log2(p)))关键前置图像先转灰度并归一化到[0,1]否则直方图分箱错位熵值全错。四、脚本用法python evaluate.py --pred 融合图目录 --ir 红外源图目录 --vis 可见光源图目录 \ --csv out.csv三个目录下同名文件自动配对支持 png/jpg/tif 等扩展名自动匹配输出终端表格 每样本一行的 CSV每列一个指标缺库时--no-lib跳过库指标快速跑。五、踩坑记录都是真实掉过的坑灰度归一化不归一化到 [0,1]熵/直方图指标全错——统一astype(float64)/255.0文件配对红外/可见光/融合图扩展名不一致.png vs .jpg需要按主文件名跨扩展名匹配库版本差异piq 的 MS-SSIM 与论文口径可能不同务必记录库版本PSNR 的 inf两张图完全相同时 PSNR 无穷大输出要处理MI 口径联合直方图 bin 数影响结果和文献对比前先统一口径。六、跑通结果脚本已在本机跑通冒烟测试 → 端到端 →TNO 真实数据基线测试每样本 10 项指标一行 CSV为后续所有方法对比提供了统一尺子。结尾下一篇预告有了尺子还得有干活的地方——没有 GPU 怎么做深度学习我记录了本机 CPU AutoDL 云 GPU 的双方案完整搭建过程含省钱技巧欢迎关注。数据来源TNO 公开数据集。*