图像质量评价函数

资 源 简 介

图像质量评价函数

详 情 说 明

图像质量评价函数是计算机视觉中评估图像清晰度和信息量的重要工具。常见的自定义评价指标包括以下四种核心方法：

方差评价法 通过计算图像像素值的离散程度来反映图像对比度。方差值越大，通常表示图像层次越丰富、质量越好。这种方法计算简单但对噪声敏感。

平均梯度指标 衡量图像细节和边缘的锐利程度，通过计算像素在水平和垂直方向上的变化率均值实现。梯度值越高，图像细节表现越清晰。

模糊熵评估 专门针对图像模糊程度的量化指标，结合信息论中的熵概念与图像模糊特征。模糊程度越高，其模糊熵值会呈现特定的变化规律。

信息熵分析 源自信息理论的评价方法，通过统计图像灰度分布的随机性来评估信息量。高质量的图像通常具有更高的信息熵值，但需要注意不同类型图像的基础熵值差异。

这些评价函数各有侧重，实际应用中常采用多指标加权融合的方式。方差反映整体对比度，梯度关注细节锐度，两种熵值分别针对模糊程度和信息丰富度进行量化，组合使用可获得更全面的质量评估结果。