此版本的 GUI 使用户能够自动计算不同类型图像的 PSNR（峰值信噪比）和 MSSIM（平均结构相似度）。 GUI 会提示用户输入理想的（原始）图像。 接下来，用户可以使用加性或乘性噪声灵活地破坏图像。 我们设计的 GUI 可以将不同密度的噪声添加到输入图像中——这种做法使人们能够欣赏 PSNR 和 MSSIM 忠实量化图像质量的能力。 请注意，PSNR 测量独立于人类视觉系统 (HVS) 的信号强度，而 MSSIM 在确定图像质量时与 HVS 相关联。 在第二个版本中，我们计划将批处理合并到 GUI 中。 使用此功能，用户可以一次计算多个图像的 PSNR 和 MSSIM。 此外，修改后的 GUI 将允许用户更快速、更方便地评估各种修复和增强方法的性能

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图像质量评估算法,结构相似性(SSIM)，matlab代码（亲测可使用），用于图像质量评价，原始图像与处理后的图像计算它们的峰值信噪比，比值越高越优。 SSIM 公式基于样本 x 和 y 之间的三个比较衡量：亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。

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图像质量评估指标，特征相似度(FSIM)，matlab代码（亲测可使用），用于图像质量评价，原始图像与处理后的图像计算它们的峰值信噪比，比值越高越优。

图像质量评估算法峰值信噪比（PSNR），matlab代码（亲测可使用），用于图像质量评价，原始图像与处理后的图像计算它们的峰值信噪比，比值越高越优。

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