MATLAB实现基于Pratt's Figure of Merit的图像边缘保持质量评估系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现Pratt's FOM边缘保持度量算法，用于定量评估图像处理算法对边缘信息的保持能力。系统可比较参考图像与处理后图像的边缘特征，为去噪、超分辨率等算法提供客观质量指标。

详 情 说 明

基于Pratt's Figure of Merit的图像边缘保持质量评估系统

项目介绍

本项目实现Pratt's Figure of Merit（FOM）边缘保持度量算法，用于定量评估图像处理算法（如去噪、超分辨率等）对边缘信息的保持能力。系统通过比较原始参考图像与处理后图像的边缘特征，计算边缘保持质量的客观评价指标。该指标能够有效反映处理算法在保留重要边缘结构方面的性能，为图像处理算法的优化提供量化依据。

功能特性

• 边缘检测能力：集成Canny、Sobel等经典边缘检测算法
• 精确度量计算：实现完整的Pratt's Figure of Merit计算公式
• 图像配准技术：采用特征点匹配技术确保边缘位置精确对应
• 可视化分析：提供原始边缘与处理后边缘的叠加对比显示
• 详细评估报告：生成包含边缘点匹配统计和空间误差分析的完整报告

使用方法

1. 准备输入图像：

- 原始参考图像（包含清晰边缘结构的灰度图像） - 待评估处理图像（经过算法处理后的对应灰度图像）

1. 参数设置：

- 根据需求调整边缘检测阈值 - 设置理想边缘点数量等可调参数

1. 执行评估：

- 运行主程序开始边缘保持质量评估 - 查看输出的FOM分数和可视化结果

1. 结果分析：

- FOM分数：0-1范围的量化评分（越接近1表示边缘保持效果越好） - 边缘对比可视化图：直观显示边缘保持效果 - 详细评估报告：深入了解边缘保持的量化分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、边缘检测算法执行、图像配准与特征点匹配、Pratt's Figure of Merit计算、结果可视化与报告生成等完整流程。通过该文件可以实现从原始图像输入到边缘保持质量评估报告输出的端到端处理。