MATLAB实现基于人眼视觉特性的图像质量综合评价系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB模拟人眼视觉系统的对比度敏感度特性，通过二维多级小波分解提取图像各频段的亮度、清晰度和相关性指标，计算几何平均值并与预设阈值对比，实现客观图像质量评价。

详 情 说 明

基于人眼视觉特性的图像质量综合评价系统

项目介绍

本项目旨在开发一种基于人眼视觉系统特性的图像质量客观评价方法。通过模拟人眼的对比度敏感度特性（空间频率响应曲线），系统对输入图像进行二维多级小波分解，提取不同频段内的视觉特征，并融合这些特征生成综合质量评分。该系统为图像处理算法评估、影像质量分析和视觉感知研究提供了有效的量化工具。

功能特性

• 人眼视觉特性建模：基于空间频率响应曲线模拟人眼对比度敏感度特性
• 多尺度分析：采用二维多级小波分解，实现图像的多频段分析
• 多维特征提取：从每个频段中提取亮度、清晰度和相关性三个关键视觉指标
• 智能融合算法：通过几何平均和加权内积运算，将多频段特征融合为综合质量指标
• 灵活的参数配置：支持自定义小波基函数、分解层数和频段加权系数
• 结果可视化：提供小波分解结构、指标分布和频率响应曲线的可视化展示
• 批量处理能力：支持单张或多张图像的批量质量评估

使用方法

基本使用

% 评估单张图像质量 score = main('image.jpg');

% 评估多张图像 scores = main({'image1.jpg', 'image2.png'});

高级配置

% 自定义参数评估 params.wavelet = 'db4'; % 小波基函数 params.level = 4; % 分解层数 params.weights = [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]; % 频段加权系数

score = main('image.jpg', params);

输出结果

• 综合质量评分：0-1范围内的归一化评分值
• 详细分析结果：各频段的局部评分及特征分量明细
• 可视化图表：小波分解结构、指标分布直方图、频率响应曲线

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Wavelet Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、基于小波变换的多尺度分解、各频段视觉特征参数的计算、人眼视觉加权模型的应用以及综合评价指标的输出与可视化。该文件整合了从输入到输出的完整质量评估链路，提供了默认参数配置和用户自定义接口，确保算法的可重复性和易用性。