MATLAB基于视觉信息保真度（VIF）的图像增强量化评估工具包

资 源 简 介

该MATLAB项目集成多种图像增强算法（直方图均衡化、对比度拉伸、滤波增强等），通过VIF指标对增强效果进行客观量化评估，提供可视化对比与批量处理功能，适用于图像质量分析的科研与工程场景。

详 情 说 明

基于视觉信息保真度（VIF）的图像增强效果量化评估系统

项目介绍

本项目构建了一套完整的图像增强效果量化评估系统，专注于通过视觉信息保真度（VIF）指标对多种图像增强算法的性能进行客观评价。系统集成了主流图像增强方法，建立多维度综合评价体系，为用户提供科学、量化的增强效果评估解决方案。该系统适用于图像处理算法研究、图像质量评估和增强参数优化等场景。

功能特性

• 多算法集成测试：支持直方图均衡化、对比度拉伸、滤波增强等多种图像增强算法的集成测试
• VIF核心评估：基于视觉信息保真度理论，量化评估增强前后图像的视觉信息保持程度
• 多指标综合分析：除VIF外，还提供峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等辅助指标对比
• 批量处理能力：支持大批量图像的自动化处理与评估，提高评估效率
• 可视化分析：生成增强效果对比图、指标雷达图等直观的可视化分析结果
• 详细报告输出：自动生成包含算法性能排名和建议的详细评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 将原始未增强图像放置在指定输入目录（支持jpg、png、bmp格式） - 准备经过不同增强方法处理后的测试图像集 - 可选配置参数文件（增强算法参数、VIF计算参数等） - 如需要，提供标准参考图像用于更精确的评估

1. 运行评估系统：

- 执行主程序启动评估流程 - 系统自动处理所有输入图像并计算各项质量指标 - 生成可视化对比结果和评估报告

1. 查看输出结果：

- VIF评分矩阵：不同增强方法的量化评分对比表格 - 增强效果对比图：原始图像与各增强结果的并列显示 - 指标雷达图：多维度质量指标的可视化展示 - 评估报告：包含算法性能排名和优化建议的文本报告 - 数据文件：CSV格式的详细指标数据表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox（用于高级分析和可视化）
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个评估流程的执行。它实现了图像数据的读取与预处理、多种增强算法的调用与参数配置、视觉信息保真度及其他质量指标的计算逻辑、结果数据的汇总与分析、评估报告与可视化图表的生成，以及批量处理任务的调度管理。通过该文件，用户可以便捷地完成从数据输入到结果输出的完整评估流程。