Matlab图像质量评估工具：MSSIM与PSNR算法实现

资源摘要信息: 该压缩文件包含了一系列Matlab脚本和图片文件，主要用于评估图像的视觉质量。文件中提供了计算两个重要图像质量指标的Matlab代码：结构相似性指数（MSSIM）和峰值信噪比（PSNR）。这些指标广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，用以衡量图像质量损失的定量度量。 1. 结构相似性指数（MSSIM） 结构相似性指数是Zhou Wang等人提出的一种图像质量评估方法。MSSIM以人类视觉系统（HVS）的特性为基础，通过比较图像的局部结构信息来评价图像的相似度。与传统的PSNR指标相比，MSSIM更能够反映图像质量在视觉感知上的变化。Matlab代码中的getMSSIM.m文件即是用来计算两幅图像之间的MSSIM值。 2. 峰值信噪比（PSNR） 峰值信噪比是衡量图像失真程度的一种标准指标，通常用来评估图像压缩和处理等操作对图像质量的影响。PSNR基于均方误差（MSE）计算得到，它描述了信号最大可能功率与影响它的噪声功率之间的比率。Matlab代码中的getPSNR.m文件用于计算两幅图像之间的PSNR值。 3. Matlab脚本 - demo.m: 这是一个演示脚本，它调用getMSSIM.m和getPSNR.m函数，演示如何使用这些函数来计算两幅示例图片的MSSIM和PSNR值。 - getMSSIM.m: 此脚本包含计算两个图像之间的MSSIM值的算法实现。 - getPSNR.m: 此脚本包含计算两个图像之间的PSNR值的算法实现。 4. 图片文件 - demo_.jpg：可能是一个示例图片，用于演示Matlab代码的执行结果。 - image1.jpg 和 image2.jpg：这两幅图片可能会被用作getMSSIM.m和getPSNR.m函数的输入，以计算它们之间的相似性指数和信噪比。 5. 附加文件 - license.txt：包含代码使用的许可协议信息，可能说明了代码的分发和使用条件。 - ReadME.txt：通常提供有关代码功能、使用方法和任何必要的安装或配置指导的信息。 在Matlab环境中，用户可以通过运行demo.m脚本来展示如何使用这两个指标来评估图像质量。这类评估对于开发和测试图像压缩算法、图像处理算法和任何涉及图像质量分析的场景都是重要的。通过MSSIM和PSNR的计算结果，开发者可以更好地理解和控制图像处理过程中的质量损失，进而在视觉效果和压缩效率之间进行权衡。