图像清晰度评价指标Matlab

资 源 简 介

图像清晰度评价指标Matlab

详 情 说 明

图像清晰度评价是图像处理中的重要环节，尤其在图像融合、质量增强等场景中具有关键作用。以下是基于Matlab实现的8种核心评价指标解析：

信息熵（Entropy） 衡量图像包含的平均信息量，熵值越大表明信息越丰富。其原理是基于像素灰度分布的统计特性，适用于评估图像整体信息含量。

交叉熵（Cross-Entropy） 通过比较融合图像与原图像的差异来评估质量，包括平均交叉熵（MCE）和均方根交叉熵（RCE）。数值越小，说明融合图像与原图一致性越高。

峰值信噪比（PSNR） 经典的全参考评价指标，基于均方误差计算，PSNR值越高代表图像失真越小。但需注意其对人类视觉感知的局限性。

Qabf边缘质量指标 专门评估图像边缘或梯度保留效果，数值越大表明边缘信息传递越完整，适用于需要突出轮廓的应用场景。

平均梯度（Average Gradient） 直接反映图像局部对比度和微小细节的清晰度，数值与清晰度呈正相关，常用于无参考评价场景。

结构相似性（SSIM） 综合考虑亮度、对比度和结构信息的全参考指标，其值域为[0,1]，越接近1说明两图像结构越相似，更符合人类视觉感知。

7-8. 互信息（MI）与归一化互信息（NMI） 通过信息论衡量两幅图像的相关性，NMI对MI进行归一化处理，使其具备尺度不变性，适合多模态图像融合评估。

这些指标在Matlab中通常以独立函数文件（如.m文件）形式实现，用户可通过输入图像矩阵直接调用。实际应用中需根据场景需求组合指标，例如：边缘增强任务可侧重Qabf和平均梯度，而全局质量评估可结合SSIM和PSNR。