MATLAB图像清晰度评价系统 - 基于信息熵的量化分析方法

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台开发，通过计算图像信息熵值实现清晰度量化评价。系统支持灰度与彩色图像处理，能够自动分析并排序不同图像的清晰度等级，为图像质量评估提供客观指标。

详 情 说 明

图像清晰度评价系统（基于信息熵）

项目介绍

本项目基于信息熵理论实现了一种图像清晰度量化评价系统。通过计算输入图像的信息熵值，将图像清晰度这一主观视觉感知转化为可量化的客观指标。系统支持灰度图像与彩色图像处理，可作为图像质量评估、自动对焦系统、图像筛选等应用的辅助工具。

功能特性

• 通用图像支持：兼容灰度图像和RGB彩色图像，支持jpg/png/bmp等常见格式
• 多模式处理：支持单张图像熵值计算、多张图像清晰度比较排序
• 科学评价指标：采用信息熵作为清晰度量化依据（熵值越大表示图像越清晰）
• 彩色图像优化：对RGB图像分别计算三通道熵值并取加权平均值
• 可视化输出：可选生成熵值对比条形图、图像-熵值对照显示界面
• 灵活输入方式：支持图像文件路径输入和图像矩阵直接输入

使用方法

基本调用示例

% 单张图像处理 entropy_value = main('image.jpg'); disp(['图像信息熵: ', num2str(entropy_value)]);

% 多张图像清晰度比较 image_paths = {'img1.jpg', 'img2.png', 'img3.bmp'}; [sorted_entropies, ranking] = main(image_paths);

% 带可视化输出 results = main(image_paths, 'visualization', true);

参数说明

• 单图像输入：返回单个浮点数熵值
• 多图像输入：返回熵值数组和清晰度排序结果
• 可视化选项：设置'visualization'为true可启用图形化结果显示

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为项目核心入口，承担了系统的主要功能调度与算法实现，具体包括图像数据的读取与格式验证、灰度与彩色图像的分支处理逻辑、基于直方统计的信息熵计算核心算法、多图像场景下的清晰度比较与排序功能，以及可选可视化结果的生成与展示。