帮我写一个图像梯度评价法的matlab代码

图像梯度评价法是一种常用的图像质量评价方法，可以用于评价图像的清晰度。其基本思想是利用图像梯度信息来评价图像的清晰度，即图像的梯度越大，图像越清晰。

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现图像梯度评价法的例子：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算图像梯度
[dx, dy] = gradient(double(gray_img));

% 计算图像梯度的均值和方差
mean_dx = mean2(dx);
mean_dy = mean2(dy);
std_dx = std2(dx);
std_dy = std2(dy);

% 计算图像梯度评价指标
grad_metric = sqrt(mean_dx^2 + mean_dy^2) + 0.3*(std_dx + std_dy);

% 显示原始图像和评价结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(gray_img), title(['Gradient Metric: ', num2str(grad_metric)]);

在上述代码中，我们首先读入一张测试图像，并将其转换为灰度图。然后利用 `gradient` 函数计算图像梯度。接着，我们计算图像梯度的均值和方差，并根据公式计算图像梯度评价指标 `grad_metric`。最后，我们在图像上显示原始图像和评价结果。

需要注意的是，此代码只是一个简单的示例，实际上图像质量评价方法是一个复杂的领域，需要结合实际应用场景和数据集进行优化和调整。