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。

niqe图像评价指标代码

NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种图像质量评价指标，用于评估图像的自然度。

NIQE的代码可以在Matlab中找到，以下是一个简单的示例：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 对图像进行预处理，例如进行图像增强或降噪
% ...

% 计算NIQE分数
NIQE_score = niqe(img_gray);

% 打印NIQE分数
fprintf('NIQE分数：%.2f\n', NIQE_score);

在这个示例中，我们首先读取了一个名为test.jpg的图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们可以对图像进行必要的预处理，例如进行增强或降噪。最后，使用niqe函数计算NIQE分数，并将其打印出来。

NIQE评价指标主要基于图像的统计特征，如图像的对比度和结构。较低的NIQE分数表示图像的自然度较高，质量较好。

请注意，这只是NIQE评价指标的一个简单示例，实际上可能还需要进行更多的图像预处理和参数调整等操作，以获得准确的NIQE分数。