基于功率谱分析的MATLAB图像清晰度评估系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过频域分析实现图像清晰度的自动量化评估。系统对输入图像进行二维快速傅里叶变换得到功率谱，通过统计频谱能量分布建立清晰度评分模型。适用于图像质量检测与优化场景。

详 情 说 明

基于功率谱的图像清晰度评估系统

项目介绍

本项目实现了一种基于频域分析的图像清晰度自动量化评估系统。系统通过对图像进行二维快速傅里叶变换得到功率谱图，并对功率谱能量进行统计分析，建立图像清晰度与功率谱大小的量化关系。该系统适用于图像质量检测、自动对焦优化等需要客观评价图像清晰度的应用场景。

功能特性

• 频域分析方法：采用二维快速傅里叶变换算法进行频域转换
• 功率谱密度计算：精确计算图像功率谱能量分布
• 标准化评分输出：输出0-100分的标准化清晰度评分
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式
• 自动预处理：自动处理彩色图像转灰度、图像尺寸标准化
• 可视化分析：提供功率谱能量分布图和详细分析报告
• 清晰度分类：输出优/良/中/差四个等级的清晰度评价

使用方法

基本使用

% 通过文件路径评估图像清晰度 score = main('image.jpg');

% 通过图像矩阵直接评估 img = imread('image.png'); score = main(img);

完整输出

% 获取评分、频谱图和详细报告 [score, spectrum_map, report] = main('image.jpg');

参数调整（可选）

% 自定义评估参数 params.frequency_weight = 0.8; % 频率权重系数 params.normalization_method = 'standard'; % 标准化方法 score = main('image.jpg', params);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像预处理、频域变换计算、功率谱分析、清晰度评分生成和结果可视化。具体包含图像格式识别与读取、自动灰度转换、二维傅里叶变换执行、频谱能量统计分析、评分标准化计算、可视化图表生成以及分析报告编制等关键能力。该文件作为系统的主要入口点，协调各功能模块完成完整的清晰度评估流程。