基于视觉保真度(VIF)的图像增强评价MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于视觉信息保真度(VIF)理论的图像增强算法评价平台。通过计算增强后图像与原始图像的VIF值，定量评估视觉信息保留程度，为图像增强方法提供客观评价标准。

详 情 说 明

基于视觉保真度VIF的图像增强方法评价系统

项目介绍

本项目基于视觉信息保真度（VIF）理论，构建了一个图像增强方法的客观评价平台。系统针对不同图像增强算法处理后的图像，计算其相对于原始图像的VIF值，通过量化评估图像在增强过程中视觉信息的保留程度，从而实现多种图像增强方法的客观性能比较和排序。系统支持批量处理和多算法并行评估，可生成详细的评估报告和可视化对比结果。

功能特性

• 多尺度VIF评估：基于视觉信息保真度理论，实现多尺度图像质量评估框架
• 多算法支持：支持直方图均衡化、Retinex算法、深度学习增强等多种图像增强方法
• 批量处理能力：支持大规模图像集的批量评估处理
• 并行计算优化：多算法并行评估，提高计算效率
• 全面结果输出：定量评估报告、可视化对比图、性能分析图表和详细日志文件
• 标准化接口：提供图像增强算法的标准化集成接口

使用方法

输入要求

1. 原始参考图像：标准测试图像集（如LIVE数据集），支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 待评价增强图像：由不同增强算法处理后的图像集，需与原始图像一一对应
3. 算法参数配置：可选，用于记录不同增强方法的参数设置

输出结果

1. 定量评估报告：包含每张测试图像的VIF评分、各算法平均VIF值、排名统计
2. 可视化对比图：原始图像与增强图像的并排显示，附带VIF评分标注
3. 算法性能分析图表：不同算法VIF得分的柱状图、箱线图等统计可视化
4. 详细日志文件：记录计算过程、参数配置和异常情况

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB或以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口点，承担了核心的业务逻辑调度功能，实现了系统初始化配置、图像数据的读取与预处理、多尺度视觉信息保真度计算流程的协调执行、多种图像增强算法的并行评估控制、评估结果的质量分析与统计计算、可视化对比图表的自动生成以及最终评估报告的整合输出等关键能力。该文件通过模块化设计确保了整个评价流程的高效运行和结果可靠性。