经典的图像质量评价算法代码matlab

资 源 简 介

经典的图像质量评价算法代码matlab

详 情 说 明

在数字图像处理领域，图像质量评价算法是衡量图像退化或压缩效果的重要工具。以下是几种经典的全参考型（需原始图像对比）2D图像质量评价方法的MATLAB实现逻辑分析：

均方误差（MSE） 通过计算两幅图像像素值差的平方均值实现。MATLAB中需将图像转换为double类型后逐像素作差求平方，最终取矩阵均值。值越小代表失真越小。

峰值信噪比（PSNR） 基于MSE的对数运算结果，单位为dB。核心步骤是先获取图像最大可能像素值（如8位图为255），再用公式10*log10(MAX^2/MSE)计算。PSNR高于30dB通常认为质量可接受。

结构相似性（SSIM） 从亮度、对比度和结构三个维度评估。MATLAB内置ssim函数可直接调用，其内部通过滑动窗口计算局部统计特征（均值、方差、协方差），最终加权聚合为0-1之间的分数。

实现要点： 需统一比较图像的尺寸和颜色空间 灰度图像直接处理，彩色图像建议转为YUV后仅计算亮度分量 对于SSIM算法，调整K1/K2常数和滑动窗口大小可适应不同场景

这些算法在图像压缩、水印嵌入、超分辨率重建等任务中广泛作为量化评估指标。实际工程中常需结合多种指标综合判断。