基于MATLAB的图像质量评价仿真与分析

图像质量评价是图像处理和计算机视觉领域中的重要任务之一。通过定量评估图像的质量，我们可以比较不同图像处理算法的性能，优化图像压缩算法，以及提供图像质量的客观度量标准。本文将介绍基于MATLAB的有参图像质量评价仿真与分析方法，包括MSE、PSNR、NK、AD、SC、MD和NAE指标。

1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）
   均方误差是最常用的图像质量评价指标之一，用于比较原始图像与处理后图像之间的差异程度。MSE的计算公式如下：

function mse = calculateMSE(originalImage, processedImage)
    diff = double(originalImage) - double(processedImage);
    squaredDiff = diff .^ 2;
    mse = sum(squaredDiff(:)) / numel(originalImage);
end

其中，originalImage表示原始图像，processedImage表示处理后的图像。函数将原始图像和处理后的图像转换为双精度数据，计算每个像素的差值平方，并求取平均值。

2. 峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）
   峰值信噪比是衡量图像质量的常用指标之一，它通过比较原始