matlab 基于复小波变换的无参考图像质量评价中图像预处理与图像特征提取代码

MATLAB中基于复小波变换的无参考图像质量评价通常涉及以下几个步骤：

1. **图像预处理**:
- **灰度化**: 如果原始图像不是灰度图像，需要将其转换为灰度，以便后续分析。可以使用`rgb2gray`函数。
- **去噪**: 复小波变换对去除噪声很有效，可以先通过中值滤波或高斯滤波等平滑操作来减少图像中的噪声，例如`medfilt2`或`imgaussfilt`。
- **二值化或直方图均衡化**: 可能会进行二值化处理，以突出图像的关键信息，或者使用直方图均衡化来改善对比度，如`imadjust`或`histeq`。

2. **图像特征提取**:
- **复小波分解**: 使用MATLAB内置的`cwt`（连续小波变换）或`wavedec`（离散小波分解）函数，选择合适的复小波基（比如Haar、Daubechies或Mallat），对图像进行频域分析。
- **系数选择**: 提取感兴趣的小波系数，通常关注高频部分，因为它们包含更多的纹理和细节信息。
- **能量或熵计算**: 对小波系数的模平方求和可以得到能量，而计算系数的熵可以衡量其复杂性和结构信息。

% 示例代码片段
image = imread('example_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名
gray_image = rgb2gray(image);
filtered_image = medfilt2(gray_image); % 中值滤波去噪

% 进行复小波分解
[coefs, freqs] = wavedec(filtered_image, 'db4', 'periodization', false);

% 特征提取，这里仅作为示例，实际应用可能需要调整参数
energy_map = abs(coefs).^2; % 计算系数的能量
entropy_map = entropy(energy_map); % 计算熵

% 结果存储或用于进一步的评价
% ...