图像增强评价指标matlab代码

图像增强是一种常见的预处理技术，旨在改善图像质量、增强视觉效果或提取有用信息。然而，评估增强后的图像质量通常需要一些客观或主观的评价指标。在MATLAB中，你可以使用以下几种常用的图像增强评价指标：

1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)：这是一种衡量重建图像与原始图像之间差异的经典方法。PSNR值越高，表示图像质量越好。计算PSNR的MATLAB代码示例：

function psnr = calculate_psnr(original, enhanced)
    mse = mean((original - enhanced).^2);
    if mse == 0
        psnr = Inf;
    else
        psnr = 10 * log10(255^2 / mse);
    end
end

2. SSIM (Structural Similarity Index Measure)：它考虑了亮度、对比度和结构三个方面的相似性。SSIM值越接近1，表示两幅图像越相似。MATLAB中有现成的函数`ssim`，例如：

[ssim_map, ssim] = ssim(original, enhanced, 'DataRange', [0 255]);

3. VIF (Visual Information Fidelity)：这是一个专门用于评价图像压缩后复原的质量指标。MATLAB中没有直接的VIF函数，但你可以找到第三方库如VIF Toolbox。

相关问题

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。

图像去雾评价指标对比度matlab

### 对比度指标的定义

对比度是衡量图像视觉质量的重要参数之一，在图像去雾的质量评估中扮演着重要角色。对比度反映了图像亮度差异的程度，较高的对比度意味着相邻像素之间的亮度差更大，使得细节更加明显。

对于图像去雾而言，常用的对比度评价指标包括平均梯度和局部对比度增强因子等[^1]。其中：

- **平均梯度**：该指标能够反映图像边缘信息的变化程度，通常认为经过有效去雾处理后的图像应具有更高的平均梯度值。

平均梯度可以通过下面公式计算：
\[
G=\frac{1}{MN}\sum_{i=0}^{M-1}\sum_{j=0}^{N-1}\sqrt{\left(\frac{\partial I(i,j)}{\partial x}\right)^2+\left(\frac{\partial I(i,j)}{\partial y}\right)^2}
\]

这里的 \(I\) 表示原始灰度图像矩阵；\(M,N\) 分别代表图像的高度和宽度；\(\frac{\partial }{\partial x},\frac{\partial }{\partial y}\) 是沿水平方向和垂直方向的一阶导数算子。

### MATLAB实现代码

以下是使用MATLAB实现上述平均梯度计算的一个简单例子：

function avgGradient = calculateAverageGradient(img)
    % 将彩色图片转换成灰度图
    grayImg = rgb2gray(img);
    
    % 计算X轴和Y轴上的Sobel微分
    sobel_x = fspecial('sobel');
    sobel_y = transpose(sobel_x);

    % 应用卷积得到梯度幅度
    grad_x = imfilter(double(grayImg), sobel_x, 'replicate');
    grad_y = imfilter(double(grayImg), sobel_y, 'replicate');

    % 计算每个像素位置处的梯度大小并求取平均值
    gradientMagnitude = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
    avgGradient = mean(gradientMagnitude(:));
end

此函数接收一幅RGB格式的输入图像 `img` ，并通过调用内置函数将其转化为灰度形式后再做进一步处理。最后返回的是整个图像范围内的平均梯度数值作为输出结果。