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一一图1红外目标识别的图像复杂度图1红外目标识别的图像复杂度二图2多尺度融合的红外图像复杂度量化方法1、信息熵统计方ni/𝑁⋅lg(ni)=Ｈ＝-1、信息熵统计方ni/𝑁⋅lg(ni)=Ｈ＝-2客观图像质量评12∑∑𝑗=1(X(i,j)−Y(i,H、W分别为图像的高度和宽度；PSNR＝103、基于结构失真SSIM评估方SSIM（structuralsimilarity）结构相似性，是一种全参考的图像质量评价3、基于结构失真SSIM评估方SSIM（structuralsimilarity）结构相似性，是一种全参考的图像质量评价 其中𝜇𝑋、𝜇𝑌XY的均值，𝜎𝑋、𝜎𝑌XY的方SSIM值越大，表示图像失真越小。4、图像噪声采用基于算术平均滤波的噪声估计模型（Filter-BasedApproachUsingAveragingLaplacianMaskLaplacianMaskkernel1∑(𝐼(𝑋,𝑌)∗=36(W−2)(H−1∑|𝐼(𝑋,𝑌)∗𝜎𝑛=6(W1∑|𝐼(𝑋,𝑌)∗𝜎𝑛=6(W−2)(H−2三图3低等复杂的红外图像复杂度图4中等复杂的红外图像复杂度5高等复杂的

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