基于局部对比度的质量评价(QILV)的matlab实现
基于局部对比度的质量评价隶属于全参考的图片质量评估，是将图片分块后求加权均值和方差最后利用提出的公式计算QILV的一共方法，原文:《Image Quality Assessment Based on Local Variance,Santiago A.F.》 步骤:对原图像和参考图像 1.将原始图像转化为灰度图像后，转化为若干个M*N大小的图像分块。利用同等大小的二维高斯函数获得每个像素对应的权值; maxi=max(m,n); mini=min(m,n); sig=randi([mini,maxi]); w_x=(1-floor(n/2):n-floor(n/2));%为与图像大小相同 mn互换 w_y=(1-floor(m/2):m-floor(m/2)); [X,Y]=meshgrid(w_x,w_y); W=exp(-(X.^2+Y.^2)./sig.^2);%生成二维高斯函数，用于计算块内每个的像素的权值 W即为高斯函数 2.加权求每个(第k个)分块的均值和方差； 3.求原图像的总均值和方差( len(mean)表示分了多少个子图像) 4.对于两个图像I J 分别得到miu和kesi后，求基于局部对比的相似度： 5.根据一下公式求最后的QILV: 代码： function [avg,var]=get_every_image(I)%返回子图象的加权均值和方差 [m,n]