常用图像质量评价方法

资 源 简 介

常用图像质量评价方法

详 情 说 明

图像质量评价是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，主要用于量化评估图像在压缩、传输或复原过程中的失真程度。以下是几种常用评价指标的核心原理及实现要点：

MSE（均方误差） 最基础的误差衡量方法，通过计算两幅图像像素值差的平方均值来反映差异。数值越小代表质量越好，但对人眼感知差异的敏感性较差。

PSNR（峰值信噪比） 基于MSE的对数型指标，单位为分贝(dB)。其通过图像最大可能像素值与MSE的比值衡量质量，值越大表示失真越小。但高PSNR不一定符合人眼主观感受。

SSIM（结构相似性） 从亮度、对比度和结构三个维度模拟人眼感知，输出0到1之间的相似度分数。其计算过程会局部滑动窗口比较图像块，更贴合主观评价结果。

QILV（基于信息保真度的质量评估） 通过分析图像局部方差和信息损失来评估质量，尤其适用于噪声和模糊场景。其核心是衡量图像梯度信息的保留程度。

在Matlab中，这些指标可通过内置函数或自定义计算实现。例如SSIM可直接调用`ssim()`函数，而PSNR需结合`im2uint8`转换和`psnr()`计算。注意不同指标对输入图像的格式（如uint8/double）可能有特定要求。

实际应用中常需组合多种指标，例如：SSIM+PSNR用于全局与局部质量分析，QILV辅助检测特定失真类型。理解各指标的物理意义和局限性，才能合理选择评估方案。