基于视觉保真度(VIF)的MATLAB图像增强评估系统

资 源 简 介

开发一个MATLAB自动化系统，通过计算原始图像与增强图像之间的视觉保真度(VIF)指标，客观评估图像增强算法的质量。支持多组图像输入，提供量化分析结果，适用于算法性能比较和研究验证。

详 情 说 明

基于视觉保真度（VIF）的图像增强效果客观评估系统

项目介绍

本项目实现了一个专门用于评估图像增强算法质量的自动化评价系统。系统通过计算原始图像与增强后图像之间的视觉保真度（VIF）指标，对不同的图像增强方法进行客观、量化的性能评估。用户可输入多组原始图像和对应的增强结果图像，系统会自动计算每个增强结果的VIF值，并生成详细的评估报告和对比分析，为图像增强算法的选择和优化提供可靠的数据支持。

功能特性

• 多尺度视觉保真度评估：采用先进的多尺度VIF算法，全面评估图像质量
• 自动化批量处理：支持多组图像对的批量处理，提高评估效率
• 多种可视化分析：提供VIF得分分布图、箱线图等多种可视化图表
• 综合评估报告：生成包含统计指标和性能排名的详细分析报告
• 标准化输出格式：输出结构化的评估结果，便于后续分析和比较

使用方法

1. 准备输入数据：

- 原始参考图像集：未经过增强处理的高质量原始图像 - 待评估图像集：经过不同增强算法处理后的图像（与原始图像一一对应） - 增强方法标签：标识每组增强图像所使用的具体算法名称

1. 运行评估系统：

- 配置评估参数和文件路径 - 执行主程序启动评估流程

1. 获取评估结果：

- VIF评估分数矩阵（0-1范围，值越高表示质量越好） - 算法性能排名报告（按VIF得分排序） - 详细评估分析图表（得分分布图、箱线图等） - 评估摘要报告（包含平均VIF得分、标准差等统计指标）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间以处理高分辨率图像
• 支持的图像格式：jpg、png、bmp等常见格式

文件说明

主程序文件是整个系统的核心控制单元，负责协调所有评估流程的执行。它实现了图像数据的读取与验证、视觉保真度指标的批量计算、评估结果的分析与统计、可视化图表的生成以及最终评估报告的创建与输出等功能。通过该文件，用户可以完成从数据输入到结果输出的完整评估流程。