【图像评价】基于matlab GUI图像质量评价【含Matlab源码 1373期】

一、简介

理论知识参考文献：图像印刷质量的客观评价——以报纸印刷为例

二、部分源代码

function varargout = IQA(varargin)% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @IQA_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn',  @IQA_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn',  [] , ...'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before IQA is made visible.
function IQA_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)handles.output = hObject;% Update handles structure
guidata(hObject, handles);ResetButton_Callback(hObject, eventdata, handles)% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = IQA_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in BrowseImage.
function BrowseImage_Callback(hObject, eventdata, handles)ResetButton_Callback(hObject, eventdata, handles);global image;
[filename pathname] = uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.png'},'File Selector');
x = strcat(pathname, filename);
image=imread(x);
axes(handles.axes1);
imshow(image);% --- Executes on button press in AddNoise.
function AddNoise_Callback(hObject, eventdata, handles)global image;
global addnoisyimage;
global mean;
global variance;
global AdditiveNoiseMenu;
if (strcmp(AdditiveNoiseMenu, 'Gaussian'))addnoisyimage = imnoise(image, 'Gaussian', mean, variance);
elseif (strcmp(AdditiveNoiseMenu, 'Poisson'))addnoisyimage = imnoise(image, 'Poisson');elseif (strcmp(AdditiveNoiseMenu, 'Select Additive Noise Type'))addnoisyimage = image;
end
axes(handles.axes2);
imshow(addnoisyimage);% --- Executes on button press in MultiNoise.
function MultiNoise_Callback(hObject, eventdata, handles)
global noisedensity;
global variance_multi;
global image;
global multinoisyimage;
global MultiplicativeNoiseMenu;
if (strcmp(MultiplicativeNoiseMenu, 'Salt & Pepper'))multinoisyimage = imnoise(image, 'salt & pepper', noisedensity);
elseif (strcmp(MultiplicativeNoiseMenu, 'Speckle'))multinoisyimage = imnoise(image, 'speckle', variance_multi);
elseif (strcmp(MultiplicativeNoiseMenu, 'Select Multiplicative Noise'))multinoisyimage = image;
end
axes(handles.axes3);
imshow(multinoisyimage);% --- Executes on button press in CheckPSNR.
function CheckPSNR_Callback(hObject, eventdata, handles)global addnoisyimage;
global multinoisyimage;
global image;
global s;
global u;
global justforcontrol;if (get(hObject, 'Value') == get(hObject,'Max'))justforcontrol=1;s=psnr(addnoisyimage, image);u=psnr(multinoisyimage, image);
elsejustforcontrol=0;s='--';u='--';
end% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of CheckPSNR
function s = psnr(addnoisyimage, image)if(ndims(addnoisyimage)==3)addnoisyimage = rgb2gray(addnoisyimage);
endif(ndims(image)==3)image = rgb2gray(image);
endaddnoisyimage=double(addnoisyimage);
image=double(image);[m,n] = size(addnoisyimage);peak=255*255*m*n;noise  = addnoisyimage - image;
nostotal = sum(sum(noise.*noise));if nostotal == 0s = 'INF'; %% INF. clean image
elses = 10 * log10(peak./nostotal);
end% --- Executes on button press in CheckSSIM.
function CheckSSIM_Callback(hObject, eventdata, handles)global addnoisyimage;
global multinoisyimage;
global image;
global t;
global v;
global justforcontrol2;
K = [0.05 0.05];
window = ones(8);
L = 100;
Z = [0.01 0.03];
if (get(hObject, 'Value') == get(hObject,'Max'))justforcontrol2=1;t=ssim(addnoisyimage, image, Z, window, L);v=ssim(multinoisyimage, image, Z, window, L);
elsejustforcontrol2=0;t='--';v='--';
end% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of CheckSSIM
function [mssim] = ssim(img1, img2, Z, window, L)if(ndims(img1)==3)img1=rgb2gray(img1);
end
if(ndims(img2)==3)img2=rgb2gray(img2);
end[rows,cols]=size(img2);
img1=imresize(img1,[rows cols]);if (nargin < 2 || nargin > 5)mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;
endif (size(img1) ~= size(img2))mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;
end[M N] = size(img1);if (nargin == 2)if ((M < 11) || (N < 11))mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendwindow = fspecial('gaussian', 11, 1.5);  %Z(1) = 0.01;                  % default settingsZ(2) = 0.03;         L = 255;
endif (nargin == 3)if ((M < 11) || (N < 11))mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;returnendwindow = fspecial('gaussian', 11, 1.5);L = 255;if (length(Z) == 2)if (Z(1) < 0 || Z(2) < 0)mssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;endelsemssim = -Inf;ssim_map = -Inf;return;end
end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.

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