常用图像质量评价方法的Matlab代码

资 源 简 介

常用图像质量评价方法的Matlab代码

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，常用的评价指标包括结构相似性(SSIM)、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和QILV等。这些指标可以从不同角度衡量图像降质程度或复原效果。

SSIM通过比较亮度、对比度和结构三个维度来评估图像相似度，更符合人眼视觉特性。MSE计算像素级误差平方的平均值，值越小表示图像越接近原始图。PSNR基于MSE的对数变换，常用于评估有损压缩图像质量。QILV则是基于局部方差的质量指标，能捕捉图像局部结构变化。

在Matlab中实现这些指标时，需要注意输入图像的数据类型和尺寸一致性。对于彩色图像通常需要转换为灰度或分别计算各通道指标。部分指标如SSIM可能需要调整滑动窗口参数以平衡计算精度和效率。这些评价函数组合使用可以全面评估图像在保真度、清晰度和结构保持等方面的表现。