【图像评价】水下彩色图像质量评估【含Matlab源码 14376期】含报告

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⛄一、水下彩色图像质量评估

1 水下彩色图像质量评估原理

水下彩色图像质量评估主要关注颜色失真、模糊、对比度下降等问题。评估原理基于水下光传播特性：水对光的吸收和散射导致不同波长光衰减程度不同，红光衰减最快，蓝绿光穿透力较强。评估模型通常结合物理退化模型和人类视觉感知特征，量化图像的颜色保真度、清晰度和结构完整性。

2 水下彩色图像质量评估流程

图像预处理
对原始水下图像进行白平衡校正，减少色偏影响。常用灰度世界算法或基于深度学习的颜色校正方法。预处理后需保留图像的自然性，避免过度校正引入伪影。

特征提取
从颜色、清晰度、对比度三个维度提取特征。颜色特征采用LAB空间色差度量或水下特定颜色衰减模型；清晰度特征使用梯度能量、局部锐度等指标；对比度特征通过统计直方图分布或区域对比度计算。

质量评分计算
结合提取的特征，通过回归模型或深度学习网络生成质量评分。传统方法采用支持向量回归（SVR）或随机森林；深度学习方法常用CNN或Transformer架构，需使用水下图像质量数据库（如UIQD、UCCS）进行训练。

结果验证
通过主观评价（如MOS评分）与客观评分相关性验证。常用指标包括Pearson线性相关系数（PLCC）、Spearman秩相关系数（SRCC）和均方根误差（RMSE）。验证时需考虑不同水域环境（近海/深海）的影响。

⛄二、部分源代码

⛄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]张小利,李雄飞,李军.融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估[J].自动化学报. 2014,40(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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