主要的图像质量评价

资 源 简 介

主要的图像质量评价

详 情 说 明

图像质量评价是数字图像处理中的重要研究领域，主要用于量化图像在采集、压缩、传输等过程中产生的失真程度。以下是几种常见的评价方法及其原理：

图像熵 图像熵反映了图像中灰度分布的复杂程度，熵值越高，代表图像包含的信息量越大。计算方法基于统计各灰度级出现的概率，通过信息熵公式得出结果。

方差和 图像的方差和用于衡量图像像素值的离散程度，方差越大，通常表示图像的对比度越高，细节更丰富。计算时需对图像各像素值与均值差的平方进行求和。

基于边缘检测的质量评价 边缘信息是图像清晰度的重要指标，常用的边缘检测算子（如Sobel、Canny）提取边缘后，通过统计边缘强度或密度来评价图像质量。边缘保留越完整，图像质量通常越高。

这些方法在Matlab中可通过矩阵运算和内置函数高效实现，适用于无参考或部分参考的图像质量评估场景。