图像增强评价标准EME和matlab代码

EME (Enhanced Modified Edge) 是一种用于图像增强评价的指标，它考虑了图像增强后的边缘保持能力和对比度增强效果。下面是一个使用 MATLAB 实现 EME 指标的代码示例：

function eme = computeEME(originalImage, enhancedImage)
    % 将原始图像和增强图像转换为灰度图
    originalImage = rgb2gray(originalImage);
    enhancedImage = rgb2gray(enhancedImage);
    
    % 计算原始图像的梯度幅值
    originalGradient = imgradient(originalImage);
    
    % 计算增强图像的梯度幅值
    enhancedGradient = imgradient(enhancedImage);
    
    % 计算增强后的边缘保持能力
    edgePreservation = sum(enhancedGradient(:)) / sum(originalGradient(:));
    
    % 计算增强后的对比度增强效果
    contrastEnhancement = std2(enhancedImage) / std2(originalImage);
    
    % 计算 EME 指标
    eme = edgePreservation * contrastEnhancement;
end

这段代码接受原始图像和增强图像作为输入，并计算 EME 指标。具体而言，它先将输入的 RGB 图像转换为灰度图像，然后使用 `imgradient` 函数计算图像的梯度幅值。然后，它计算增强后的边缘保持能力，即增强图像梯度幅值的总和除以原始图像梯度幅值的总和。接着，它计算增强后的对比度增强效果，即增强图像的标准差除以原始图像的标准差。最后，它将边缘保持能力和对比度增强效果相乘得到 EME 指标。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能因应用场景的不同而有所调整。此外，为了使用该代码，你需要先安装 MATLAB 并了解 MATLAB 的基本图像处理函数的使用方法。