MATLAB图像质量评估与信息度量分析工具

资 源 简 介

本项目提供了一套基于MATLAB的图像分析与信息度量工具，实现了图像均方差计算、绝对误差分析和图像自信息三个核心功能，帮助用户量化图像差异和评估信息含量。适用于图像处理和算法验证场景。

详 情 说 明

图像质量评估与信息度量分析工具

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像分析与信息度量系统，集成了数字图像处理与信息论计算方法。通过矩阵运算优化技术，系统能够高效准确地进行图像质量评估和信息复杂度分析，为图像处理、计算机视觉等领域的研究和应用提供可靠的量化指标。

功能特性

• 图像均方差计算：精确评估两幅图像之间的差异程度，输出标准化差异指标
• 绝对误差分析：提供像素级的误差绝对值计算，支持详细的局部差异分析
• 图像信息熵计算：基于信息论原理，量化单幅图像的信息复杂度和不确定性
• 多格式支持：兼容常见的图像格式（jpg、png、bmp等）和矩阵数据类型（uint8、double等）
• 可配置选项：支持计算精度设置、中间结果显示等灵活配置
• 可视化输出：生成包含统计信息和对比图的综合分析报告

使用方法

1. 均方差与绝对误差计算：

- 输入两幅尺寸相同的灰度图像（矩阵形式） - 系统自动计算并返回均方差值和绝对误差矩阵 - 可选参数调整计算精度和显示设置

1. 图像信息熵计算：

- 输入单幅灰度图像（文件路径或矩阵数据） - 系统计算并返回图像的自信息量/熵值 - 支持多种图像格式直接读取

1. 结果输出：

- 数值结果：MSE标量值、绝对误差矩阵、信息熵值 - 分析报告：包含统计摘要和可视化对比图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（处理大尺寸图像时建议8GB+）

文件说明

主程序文件整合了图像质量评估与信息度量的全部核心功能，包括图像数据的读取与预处理、均方差计算算法的执行、像素级绝对误差的分析处理、基于概率分布的信息熵计算，以及结果的可视化输出与报告生成。该文件通过模块化设计实现了完整的处理流水线，为用户提供一站式的图像分析解决方案。