MATLAB图像处理：基于SSIM的图像质量评价与可视化分析工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了经典SSIM算法，能够对原始图像与失真图像进行质量对比分析，自动计算全局SSIM指标并生成局部相似度热力图，为图像质量评估提供直观的可视化支持。

详 情 说 明

SSIM图像质量评价系统实现与可视化分析工具

项目介绍

本项目基于结构相似性(SSIM)理论，实现了一套完整的图像质量评价与可视化分析系统。系统能够科学量化失真图像与原始图像之间的感知质量差异，提供直观的可视化结果和详细的评估报告，为图像处理、计算机视觉等领域的质量评估提供可靠工具。

功能特性

• 经典SSIM算法实现：完整实现结构相似性指数计算，包含亮度、对比度和结构分量分析
• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式的批量处理
• 局部相似度分析：通过滑动窗口技术生成局部相似度分布图，揭示图像各区域质量差异
• 智能质量分类：根据SSIM值自动将图像质量分为优秀、良好、一般、较差四个等级
• 综合可视化输出：提供原始图像、失真图像和相似度热力图的对比展示
• 自定义参数配置：支持窗口大小、高斯滤波器参数等关键参数灵活调整

使用方法

1. 准备图像文件：确保参考图像和待评价图像尺寸一致且为支持的格式
2. 设置评价参数：可根据需要调整滑动窗口大小（默认11×11）和滤波器参数
3. 执行质量评价：系统自动计算全局SSIM指数并生成局部相似度图
4. 查看分析结果：获取质量评分、等级分类和可视化对比图表
5. 导出评估报告：保存包含详细指标分析的文字报告和图像结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像时建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像预处理、结构相似性计算、局部相似度分析、质量等级分类、结果可视化和报告生成等完整流程。该文件实现了从图像输入到分析结果输出的全链路处理，为用户提供一体化的图像质量评价解决方案。