matlab图像清晰度评价函数

Matlab中用于图像清晰度评价的函数通常涉及到客观质量评估指标，这些指标用于量化图像在不同程度上受到噪声、失真或其他因素影响后的视觉质量。一些常用的图像清晰度评价函数包括：

1. **Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)**: PSNR是衡量两个图像之间相似度的一个常用指标，它是图像的信号强度（像素值最大值）和噪声强度（两者之差的均方根）的比率。在Matlab中，`impsnr`函数可以计算两个图像的PSNR。

2. **Structural Similarity Index (SSIM)**: SSIM是一种基于主观视觉模型的图像质量评价方法，它考虑了亮度、对比度和结构信息。在Matlab中，可以使用`ssim`函数来计算图像的SSIM。

3. **Feature-based Image Quality Assessment (FBIQA)**: 这些方法使用特定的图像特征（如纹理、边缘等）来评估清晰度。例如，`fsim2`和`niqe`函数可以用于计算Fisher's Similarity Index 和 Natural Image Quality Evaluator (NIQE) 分数。

4. **Multi-Scale structural Similarity Index (MS-SSIM)**: 这是一个改进版的SSIM，考虑了不同尺度下的结构信息，适用于处理小波或金字塔变换后的图像。Matlab中没有直接的MS-SSIM函数，但可以自行编写或者查找第三方库实现。

5. **Entropy** 或 **Entropy Rate**: 可以用来描述图像的复杂性和细节信息，较高的熵通常意味着图像更清晰。可以使用`gray2rgb`和`imhist`等函数配合计算。

使用这些函数时，通常需要提供两幅图像作为输入，比如参考图像和受扰图像，然后调用相应的评估函数获取清晰度得分。为了得到更准确的结果，可能还需要根据实际应用调整参数。