mad图像质量评价matlab代码
时间: 2023-11-25 15:45:24 浏览: 38
对于mad图像质量评价的Matlab代码,以下是一种可能的实现方法:
```matlab
function [mad_score] = evaluate_mad(ref_image, distorted_image)
ref_image = im2double(ref_image);
distorted_image = im2double(distorted_image);
diff = abs(ref_image - distorted_image);
mad_score = mean(diff(:));
end
```
此代码使用Mean Absolute Difference (MAD)作为图像质量评价的指标。函数`evaluate_mad`接受两个输入参数:参考图像`ref_image`和失真图像`distorted_image`。首先,将输入的图像转换为double类型。然后,计算参考图像与失真图像的像素差异,并取绝对值。最后,计算所有像素差异的平均值作为MAD图像质量评分。
相关问题
matlab MAD图像匹配算法
MAD(Mean Absolute Difference)算法是一种基于像素的图像匹配算法,用于在两幅图像中寻找相似的区域。MATLAB中可以使用`normxcorr2`函数实现MAD算法。具体步骤如下:
1.读取原始图像和模板图像。
2.将原始图像和模板图像转换为灰度图像。
3.使用`normxcorr2`函数计算原始图像和模板图像的相关系数矩阵。
4.找到相关系数矩阵中的最大值,即为匹配位置。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取原始图像和模板图像
I = imread('original_image.jpg');
T = imread('template_image.jpg');
% 将原始图像和模板图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);
T_gray = rgb2gray(T);
% 使用normxcorr2函数计算相关系数矩阵
C = normxcorr2(T_gray, I_gray);
% 找到相关系数矩阵中的最大值
[max_C, imax] = max(abs(C(:)));
[ypeak, xpeak] = ind2sub(size(C),imax(1));
% 计算匹配位置
xoffset = xpeak-size(T_gray,2);
yoffset = ypeak-size(T_gray,1);
% 显示匹配结果
figure, imshow(I);
hold on;
rectangle('Position',[xoffset+1, yoffset+1, size(T_gray,2), size(T_gray,1)],'EdgeColor','r','LineWidth',2);
title('匹配结果');
```
基于MAD算法实现图像配准 用matlab实现
图像配准是将两幅或多幅图像的位置、大小、旋转、扭曲等参数调整到一致的过程,常用于医学影像、遥感影像等领域。MAD(Mean Absolute Difference)算法是一种常用的图像配准算法,其基本思想是通过最小化两图像灰度值差的绝对值之和来实现配准。
以下是基于MATLAB实现MAD算法的图像配准步骤:
1.读入两幅待配准的图像,并将它们转换为灰度图像。
2.对其中一幅图像进行平移、旋转、缩放等变换,得到一系列变换后的图像。
3.计算每个变换后的图像与另一幅图像的灰度值差的绝对值之和,得到每个变换后的图像与另一幅图像的MAD值。
4.选择MAD值最小的变换,即为最佳的配准结果。
5.将原始图像进行相应的变换,得到配准后的图像。
下面给出MATLAB代码实现:
```matlab
% 读入待配准的两幅图像
img1 = imread('img1.png');
img2 = imread('img2.png');
% 转换为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);
% 设置变换范围
tx = -10:10; % 水平平移范围
ty = -10:10; % 垂直平移范围
theta = -10:10; % 旋转范围,单位为度
s = 0.9:0.05:1.1; % 缩放范围
% 初始化MAD值和变换参数
min_mad = Inf; % 初始化最小MAD值
best_tx = 0; % 初始化水平平移参数
best_ty = 0; % 初始化垂直平移参数
best_theta = 0; % 初始化旋转参数
best_s = 1.0; % 初始化缩放参数
% 循环遍历所有变换参数
for i = 1:length(tx)
for j = 1:length(ty)
for k = 1:length(theta)
for m = 1:length(s)
% 构造变换矩阵
T = [s(m)*cosd(theta(k)) -s(m)*sind(theta(k)) tx(i); ...
s(m)*sind(theta(k)) s(m)*cosd(theta(k)) ty(j); ...
0 0 1];
% 对图像1进行变换
img1_transformed = imwarp(img1_gray, affine2d(T));
% 计算MAD值
mad = sum(abs(img1_transformed(:)-img2_gray(:)));
% 更新最小MAD值和对应的变换参数
if mad < min_mad
min_mad = mad;
best_tx = tx(i);
best_ty = ty(j);
best_theta = theta(k);
best_s = s(m);
end
end
end
end
end
% 输出最佳变换参数和MAD值
fprintf('最小MAD值:%f\n', min_mad);
fprintf('最佳水平平移参数:%d\n', best_tx);
fprintf('最佳垂直平移参数:%d\n', best_ty);
fprintf('最佳旋转参数:%d\n', best_theta);
fprintf('最佳缩放参数:%f\n', best_s);
% 对原始图像进行最佳变换
T = [best_s*cosd(best_theta) -best_s*sind(best_theta) best_tx; ...
best_s*sind(best_theta) best_s*cosd(best_theta) best_ty; ...
0 0 1];
img1_transformed = imwarp(img1, affine2d(T));
% 显示配准结果
imshowpair(img1_transformed, img2, 'blend');
```
运行以上代码,即可实现基于MAD算法的图像配准。