基于MATLAB的FSIM图像质量评价算法实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的FSIM图像质量评价算法，通过结构相似性与相位一致性特征计算参考图像与失真图像的相似度，实现客观、量化的图像质量评估。适用于图像处理与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于结构相似性与相位一致性的图像质量评价系统（FSIM算法实现）

项目介绍

本项目实现了FSIM（Feature Similarity Index）图像质量评价算法，通过计算参考图像与失真图像之间的特征相似度来客观评估图像质量。该系统能够量化分析图像的结构信息和相位一致性特征，适用于图像处理、压缩算法评估、图像重建质量检测等多种场景。

功能特性

• 特征相似度计算：结合相位一致性特征和图像梯度结构信息进行相似度度量
• 多尺度分析：支持多尺度特征融合，提高评价准确性
• 可视化输出：生成特征相似度分布图，直观显示图像各区域质量差异
• 详细分析报告：提供相位一致性相似度、梯度结构相似度等分量指标
• 参数可配置：支持特征权重系数、尺度参数、滤波参数等算法配置

使用方法

基本使用

% 读取参考图像和失真图像 ref_img = imread('reference.jpg'); dis_img = imread('distorted.jpg');

% 计算FSIM质量评分 [fsim_score, similarity_map] = main(ref_img, dis_img);

高级配置

% 设置自定义参数 options.feature_weight = 0.8; % 特征权重系数 options.scale_level = 4; % 尺度参数 options.filter_param = 1.5; % 滤波参数

% 使用自定义参数计算 [fsim_score, similarity_map, report] = main(ref_img, dis_img, options);

输出说明

• fsim_score：FSIM质量评分（0-1范围，越接近1表示质量越好）
• similarity_map：特征相似度分布图，可视化显示图像各区域质量差异
• report：详细分析报告，包含各分量指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 图像要求：参考图像与失真图像尺寸必须一致，支持jpg、png、bmp等常见格式

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了FSIM算法的完整处理流程，主要实现了图像预处理、相位一致性特征提取、梯度幅值计算、多尺度相似性度量、特征融合与最终质量评分生成等核心功能，同时负责处理用户输入参数配置和生成可视化分析结果。