image-quality-evaluation
所属分类：matlab编程
开发工具：matlab
文件大小：9KB
下载次数：396
上传日期：2014-12-04 22:25:17
上 传 者：
junweikevin
说明： 该matlab代码主要用于计算图像的边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。
( calculate the uation average gradient, edge strength, information entropy, gray are Value, standard deviation (mean square error MSE), root mean square error, peak signal to noise ratio (psnr), spatial frequency (sf), image clarity, mutual information (mi), structure Similarity (ssim), cross-entropy (cross entropy), the relative standard deviation.)
文件列表:
avg_gradient.m (485, 2009-10-02)
cal_mi.m (112, 2014-12-03)
cross_entropy.m (994, 2011-12-07)
edge_intensity.m (621, 2009-10-02)
figure_definition.m (384, 2008-07-02)
mutinf.m (1406, 2014-12-03)
psnr.m (487, 2011-11-25)
relatively_warp.m (825, 2011-12-07)
rmse.m (140, 2011-12-06)
shannon.m (617, 2011-12-05)
space_frequency.m (414, 2008-07-02)
ssim.m (6426, 2011-12-06)
t1.jpg (2037, 2014-12-03)
这些有从网上找的，有是自己写的，可能也有错误，大叫交流吧
data.M1,data.M2分别为融合前的两个图像，data.F为融合后的图像
avg=num2str(avg_gradient(data.F));%平均梯度
ein=num2str(edge_intensity(data.F));%边缘强度
sha=num2str(shannon(data.F));%信息熵
[img_mean,img_var]=variance(data.F);%灰度均值，标准差(均方差MSE)
gray_mean=num2str(img_mean);
vari=num2str(img_var);
rms=num2str(rmse(data.F,data.M1));%均方根误差
psnrvalue=num2str(psnr(data.M1,data.F));%峰值信噪比
sf=num2str(space_frequency(data.F));%空间频率
fd=num2str(figure_definition(data.F));%图像清晰度
mi1=mutinf(data.M1,data.F);%互信息
mi2=mutinf(data.M2,data.F);
mi=num2str(mi1+mi2);
[mssim, ssim_map] = ssim(data.M1,data.F);%结构相似性
ssi=num2str(mssim);
cross_entro=num2str(cross_entropy(data.M1,data.M2));%交叉熵，应该使用标准图像&融合后图像
rw=num2str(relatively_warp(data.M1,data.F));%相对标准差，应该使用标准图像&融合后图像
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