基于图像信息熵的MATLAB图像清晰度量化评估系统

资 源 简 介

该MATLAB项目通过计算图像信息熵实现清晰度的量化评估。系统首先对输入图像进行灰度化与标准化预处理，然后依据信息熵理论计算熵值。清晰的图像具有更高的熵值，便于客观衡量图像质量。

详 情 说 明

基于图像信息熵的清晰度量化评估系统

项目介绍

本项目开发了一套基于图像信息熵理论的清晰度量化评估系统。系统通过计算图像的信息熵值来客观评价图像清晰度，避免了主观判断的不一致性。清晰的图像通常包含更丰富的细节信息，其信息熵值较高；而模糊图像因信息损失会导致熵值降低。本系统适用于图像质量评估、相机对焦检测、图像处理算法效果验证等多个场景。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 智能图像预处理：自动进行灰度化转换和标准化处理
• 批量处理能力：支持单张图像处理和批量图像并行分析
• 精确熵值计算：基于信息论原理实现准确的信息熵计算算法
• 多维度评估输出：

- 定量熵值结果（double精度） - 清晰度等级评定（优秀/良好/一般/模糊） - 可视化对比图表（熵值分布直方图） - 详细分析报告（图像基本信息、计算过程、清晰度结论）

• 数据导出功能：支持将评估结果导出为CSV格式文件

使用方法

1. 图像输入：将待评估图像放入指定输入文件夹，支持RGB彩色图像和灰度图像
2. 系统运行：执行主程序文件启动清晰度评估流程
3. 结果查看：在输出界面查看熵值计算结果和清晰度评级
4. 报告生成：系统自动生成可视化图表和详细分析报告
5. 数据导出：根据需要将批量处理结果导出为CSV文件

系统要求

• 图像输入要求：

- 最小分辨率：64×64像素 - 支持格式：JPG、PNG、BMP等标准图像格式

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB及以上用于处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与格式校验、自动化预处理流水线、信息熵计算引擎、清晰度分级判定逻辑、多模态结果生成（数值、评级、图表、报告）以及批量处理调度机制，构成了完整的清晰度评估系统架构。