图像评价
-
-
-
-
基于插值算法的图像超分辨率重构系统
该项目利用MATLAB开发环境实现了一套完整的图像超分辨率重构方案，主要核心在于通过经典的数学插值算法提升图像的分辨率。系统采用模块化设计，由一个主控程序（Main.m）和若干个独立的功能函数（如Interpolation_Linear.m、Interpolation_Cubic.m等）组成。 程序的核心功能是对输入的低分辨率原始图像进行像素级的空间变换与重采样。在执行过程中，主控文档负责读取图像数据、设置放大缩放因子以及协调各个算法模块。系统实现了三种经典的插值逻辑：最近邻插值通过寻找原图中最近的像素点 -
基于MATLAB的多维度图像质量客观评价工具箱
本项目主要基于MATLAB平台开发一套完善的图像质量客观评价系统，旨在通过多种数学模型和统计学方法对数字图像的质量进行定量分析。系统集成了六大核心评价指标，能够全方位地评估图像的清晰度、信息量、结构保真度以及噪声水平。具体功能包括：1. 图像熵（Entropy）计算，用于衡量图像中包含的平均信息量，反映图像的纹理复杂程度；2. 空间频率（Spatial Frequency）分析，通过计算图像的行频和列频来量化图像的整体活跃水平和清晰度；3. 结构相似度（SSIM）及其加权改进版（Weighted SSIM），从亮度、对比度和结构三个维度对比参考图像与失真图像，模拟人眼对图像结构信息的感知特性；4. 加权峰值信噪比（WPSNR），在传统PSNR基础上引入人眼视觉系统（HVS）特性，对不同区域的噪声进行加权计算，比单纯的信噪比更符合主观感受；5. 交叉熵（Cross Entropy）计算，用于衡量两幅图像（如原图与处理后图像）之间概率分布的差异，差异越小代表越相似。该项目适用于图像压缩、图像增强、去噪算法的效果评估以及视频传输质量监控等领域，支持单张对比及批量处理功能。
