花matlab代码-CEIQ:J.Yan，J。Li，FX.Fu编写的“使用对比度增强技术对对比度失真的图像进行无参考质量评估”的代码

花matlab代码 :flower_playing_cards: 中欧国际工商学院 使用对比度增强对对比度失真的图像进行无参考质量评估 贾妍，李杰 该存储库包含论文“使用对比度增强的无畸变图像参考质量评估”的代码，并在CCID2014，CID2013，CSIQ和TID2013数据库上呈现结果以进行图像质量评估。 先决条件 的MATLAB 演示版 跑步 只需打开MATLAB并运行demo.m 要分析本文中的结果，请运行resultAna.m 结果 例子 预言 1.7129 3.5505 2.5005 抽象的 无参考图像质量评估（NR-IQA）旨在测量没有参考图像的图像质量。 然而，在NR-IQA的当前研究中，对比度失真被忽略了。 在本文中，我们提出了一个非常简单但有效的度量标准，用于基于对比度高的图像通常与对比度增强的图像更相似的事实来预测对比度改变的图像的质量。 具体来说，我们首先通过直方图均衡生成增强的图像。 然后，我们使用结构相似性索引（SSIM）作为第一个特征来计算原始图像和增强图像的相似性。 此外，我们分别计算原始图像和增强图像之间基于直方图的熵和交叉熵，以获得4个特征的总和。 最后，我们学习回归模块以融合上述5个功能