Matlab图像质量评估和色差研究

文件夹内容完整，包含IQA、FSIMC、SSIM、VIF、MS-SSIM、IW-SSIM、PSNR、NQM、SR_SIM、MAD、GSM、RFSIM的代码。

此功能用于计算两幅图像之间的PSNR（峰值信噪比），单位为分贝（dB）。PSNR在图像处理中广泛应用，特别是在原始图像与编码/解码图像之间的比较中。典型的PSNR数值通常在+25至+35dB之间。语法格式为PSNR(A,B)，其中A和B是MATLAB中的强度图像，矩阵元素位于[0,1]区间，适用于具有256级灰度的图像。

图像质量评估方法Matlab-MyLib是作者在进行图像和视频质量评估（I/VQA）实验时经常使用的函数集合，其中部分函数为手工实现，其他部分来源于已发表的论文（已标明引用）。该库持续更新，包含了多种方法如MSCN归一化方法（来源于Mittal等人的研究）和SDSP显着性方法（来源于Lin Zhang的算法）。

该项目提供了一种利用奇异值分解来评估图形和数值图像质量的方法。

在Matlab开发中，图像误差度量是评估两幅图像之间差异的重要方法。通过计算不同类型的误差（如均方误差(MSE)、结构相似性(SSIM)等），可以量化图像质量的变化。这些技术广泛应用于图像处理领域，用于对图像压缩、去噪、重建等操作后的质量进行评估。了解和应用这些度量方法是图像处理任务中不可或缺的一部分。

空间频率(SF)是一种图像质量评估指标，用于衡量图像中的整体活动水平。SF的计算公式为SF = sqrt(RF^2 + CF^2)，其中RF代表行频率，CF代表列频率。该指标通常取值介于5到30之间。在图像处理中，可以利用Matlab函数rgb2gray将RGB图像转换为灰度图像，通过加权总和计算灰度值。这种方法与ITU-R BT.601-7标准中计算亮度的方式类似。

信息质量（InfoQ）的定义涉及使用特定的经验分析方法来实现科学或实际目标的数据集潜力。 InfoQ不同于数据质量和分析质量，但它们之间存在密切关系。本研究探讨了在研究设计和数据收集后阶段增强InfoQ的统计方法，并分析了它们与InfoQ之间的相互作用。我们提出了八个评估InfoQ维度的关键因素：数据分辨率，数据结构，数据集成，时间相关性，可概括性，数据与目标的时间关系，操作性结构和沟通效果。通过在线拍卖案例研究，我们展示了InfoQ的概念及其在实际应用中的作用。我们建议正规化InfoQ的概念，以增强统计分析的价值，并促进数据挖掘的理论与实践结合。

(3)频率采样法的基本思想是：如果已知滤波器的频率特性，则对其在等间隔采样N点，即：在确定杂波的功率谱类型后，成形滤波器的幅值响应即可求得：至于相位的选择，只要使得所设计的成形滤波器物理可实现即可。在中，均认为杂波是广义平稳过程，并且杂波的相位在均匀分布、与杂波幅度相互独立。以图20为模型，对以上三种成形滤波器设计方法做仿真比较，输出序列的相关函数如下图所示：图25三种不同方法的相关系数比较(抽样点1024，5f=20)第28页

语音增强结果评估框架，包括四种语音质量评估方法：信噪比SNR，分段信噪比segSNR，对数谱失真LSD，PESQ。同时提供生成设定信噪比语音文件的Matlab脚本，适用于各类语音质量评估任务。