评价图像模糊度的经典无参考指标的matlab代码

以下是一个评价图像模糊度的经典无参考指标的Matlab代码示例：

% 读取测试图像
img = imread('test.jpg');

% 计算模糊度指标
blurMetric = blurMetric(img);

% 显示模糊度指标结果
disp(['模糊度指标值为：' num2str(blurMetric)]);

% 定义模糊度指标函数
function blurMetric = blurMetric(img)
    % 计算图像的高斯拉普拉斯算子
    h = fspecial('log', 15, 1.5);
    imgLog = imfilter(double(img), h, 'symmetric', 'conv');

    % 计算图像的标准差
    blurMetric = std2(imgLog);
end

该代码使用了经典的无参考图像模糊度指标，通过计算图像的高斯拉普拉斯算子和标准差来评价图像的模糊度。输入为待测图像的文件路径，输出为模糊度指标的值。

相关问题

评价图像模糊度的经典指标的matlab代码

图像模糊度是图像质量的一个重要指标，可以使用多种经典指标进行评价。以下是常用的几种指标及其 MATLAB 代码实现：

1. 均方误差（MSE）：

   function mse_value = mse(image, blur_image)
       [m, n] = size(image);
       mse_value = sum(sum((double(image) - double(blur_image)).^2)) / (m * n);
   end

2. 峰值信噪比（PSNR）：

   function psnr_value = psnr(image, blur_image)
       mse_value = mse(image, blur_image);
       psnr_value = 10 * log10(255^2 / mse_value);
   end

3. 结构相似性指数（SSIM）：

   function ssim_value = ssim(image, blur_image)
       k1 = 0.01;
       k2 = 0.03;
       L = 255;
       [m, n] = size(image);
       image = double(image);
       blur_image = double(blur_image);
       mu1 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), image, 'same');
       mu2 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), blur_image, 'same');
       mu1_sq = mu1.^2;
       mu2_sq = mu2.^2;
       mu1_mu2 = mu1 .* mu2;
       sigma1_sq = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), image.^2, 'same') - mu1_sq;
       sigma2_sq = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), blur_image.^2, 'same') - mu2_sq;
       sigma12 = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), image .* blur_image, 'same') - mu1_mu2;
       C1 = (k1 * L)^2;
       C2 = (k2 * L)^2;
       ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) .* (2 * sigma12 + C2)) ./ ((mu1_sq + mu2_sq + C1) .* (sigma1_sq + sigma2_sq + C2));
       ssim_value = mean2(ssim_map);
   end

以上三种指标都是越大越好，因此在比较图像模糊度时，数值越大则表示图像越清晰。

基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法 matlab

反卷积去模糊是一种常见的图像处理技术，可以用于恢复模糊图像的清晰度。基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法需要先对图像进行质量评价，然后根据评价结果进行去模糊处理。

在MATLAB中，可以使用以下步骤实现基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法：

1. 对模糊图像进行无参考质量评价，得到评价指标。常用的评价指标包括图像的模糊度、对比度、锐度等。

2. 根据评价指标选择合适的反卷积去模糊算法。常见的算法包括Wiener滤波、Tikhonov正则化、最小二乘法等。

3. 根据选择的算法，设置相应的参数，如滤波器大小、正则化参数等。

4. 对模糊图像进行反卷积去模糊处理，得到清晰的图像。

需要注意的是，反卷积去模糊算法存在一定的局限性，处理过程中可能会引入噪声等不良效果。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行调试和优化。