MATLAB图像处理工具箱：基于HVS特性分析的视觉感知计算

资 源 简 介

本MATLAB工具箱模拟人类视觉系统（HVS），提供亮度感知建模、纹理特征提取及边缘检测等功能，适用于图像感知分析与视觉计算研究，助力高效开发视觉相关应用。

详 情 说 明

基于HVS特性分析的视觉感知计算工具箱

项目介绍

本项目开发了一个综合性的MATLAB工具箱，专门用于模拟人类视觉系统（HVS）对输入图像的感知特征分析。工具箱集成了多种HVS相关计算模块，能够对图像进行多维度的视觉特性量化，为图像质量评估、视觉感知研究和计算机视觉预处理任务提供专业支持。

功能特性

• 亮度感知建模：基于Weber-Fechner定律实现亮度自适应变换，模拟人眼在不同光照条件下的灰度适应能力
• 纹理特征提取：采用多尺度Gabor滤波技术，根据HVS的多通道滤波理论提取图像的纹理复杂度与结构信息
• 边缘检测强化：结合视觉显著性机制，融合Canny与DoG算子，实现符合人类感知特性的边缘强化与精确定位
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可配置参数：支持用户自定义图像预处理方式、滤波尺度、对比度阈值等关键参数
• 对比实验支持：提供参考图像与失真图像对的视觉对比分析功能

使用方法

1. 基本图像分析：

- 准备待分析的图像文件 - 运行主程序，按提示选择输入图像 - 根据需要调整算法参数配置 - 获取亮度感知分布图、纹理特征图谱和边缘显著图等输出结果

1. 图像质量评估：

- 准备参考图像和待评估的失真图像对 - 启用质量评估模式 - 系统将输出基于HVS模型的感知质量评分和详细分析报告

1. 结果解读：

- 亮度感知分布图以灰度矩阵或伪彩色映射形式展示 - 纹理特征图谱提供包含方向与尺度响应的多维数据 - 边缘显著图呈现二值化边缘标记叠加原图的可视化结果 - 分析报告以文本文件形式记录特征统计值和计算参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持OpenGL的图形显示卡

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了图像输入与格式验证、参数配置界面、亮度感知分析流程、纹理特征提取引擎、边缘检测与强化处理、多维度结果可视化以及分析报告生成等关键能力。该文件作为工具箱的统一入口，协调各功能模块的协同工作，确保整个视觉感知分析流程的完整执行。