MATLAB图像质量评估系统：基于结构相似性指数(SSIM)算法实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现了完整的结构相似性指数(SSIM)算法，用于定量评估两幅图像的相似程度。系统可计算图像对的SSIM值(0-1范围)，数值越接近1表示结构相似性越高，为图像质量分析提供可靠度量标准。

详 情 说 明

基于结构相似性指数（SSIM）的图像质量评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于结构相似性指数（SSIM）算法的图像质量评估系统。该系统能够定量评估两幅图像的相似程度，通过计算亮度、对比度和结构三个分量的相似性，最终合成一个综合的SSIM评分。SSIM值范围在0到1之间，数值越接近1表示两幅图像的结构相似性越高，图像质量保持得越好。

该系统适用于图像处理、计算机视觉领域的质量评估需求，如图像压缩质量检测、图像增强效果评价、图像重建质量验证等场景。

功能特性

• 完整的SSIM算法实现：包含亮度对比、对比度比较和结构比较三个分量的计算
• 灵活的输入支持：支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）
• 参数可配置：可调整滑动窗口大小、高斯滤波器参数、动态范围等
• 多维度输出：

- 整体SSIM相似度得分（标量值） - 局部SSIM映射图（可视化相似度分布） - 亮度、对比度、结构三个分量的详细分析 - 基于SSIM值的自动质量评级

• 多尺度融合技术：采用多尺度结构相似性融合算法，提高评估准确性

使用方法

基本使用

1. 准备参考图像和待比较图像（两者尺寸必须一致）
2. 运行主程序
3. 按照提示选择参考图像和测试图像
4. 系统自动计算并显示SSIM评分和详细分析结果

参数调整

用户可根据需要调整以下参数：

• 滑动窗口大小（默认11×11像素）
• 高斯滤波器的标准差参数
• 图像的动态范围参数
• 多尺度分析的层级设置

输出说明

• SSIM得分：0-1之间的数值，越高表示相似度越好
• 质量评级：根据SSIM值自动分类（如优秀/良好/一般/较差）
• 局部映射图：以热力图形式展示图像各区域的相似度分布
• 分量分析：分别显示亮度、对比度和结构相似度的具体数值

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、参数配置与验证、滑动窗口局部统计计算、多尺度结构相似性分析算法执行、各分量相似度计算与融合、结果可视化与输出生成等完整流程。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供一站式的图像质量评估解决方案。