图像质量评估工具

基于 OpenCV 的客观图像质量评估程序，支持多种画质指标分析和对比。

功能特性

• 多维度画质评估：清晰度、噪点、对比度、动态范围、色彩、曝光
• 噪点感知清晰度：改进算法避免将噪点误判为细节
• 多格式支持：JPG、PNG、HEIF/HIF等
• 批量分析：自动分析目录下所有图像并排序
• 详细对比：输出画质差异分析和排名

安装

使用 uv（推荐）

uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows
uv pip install -e .

使用 pip

pip install -e .

使用方法

基本用法

# 分析当前目录下的所有图片
python analyze_quality.py

# 分析指定目录
python analyze_quality.py /path/to/images

输出示例

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  图片: DSC_4387.JPG                                      ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  【清晰度指标】                                                       ║
║    • 拉普拉斯清晰度:     343.81                                 ║
║    • 清晰度:             163.91                                 ║
║  【细节与噪点】                                                       ║
║    • 噪点水平:         8.895478                               ║
║    • 估计信噪比:          17.50 dB                              ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  ★ 综合评分:    61.07/100                                      ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

评估指标说明

指标	说明	理想值
拉普拉斯清晰度	边缘锐度检测	越高越好
清晰度	噪点感知的真实清晰度	越高越好
噪点水平	估计噪声标准差	越低越好
信噪比(SNR)	信号与噪声比值	>20dB优秀
动态范围	亮度层次丰富度	接近255

算法原理

清晰度计算

1. 拉普拉斯方差：检测二阶边缘变化
2. Sobel梯度：计算一阶梯度强度
3. 清晰度计算：使用噪点感知算法，自动校正噪点干扰

噪点估计

使用拉普拉斯响应的中值绝对偏差(MAD)估计噪声水平：

noise_σ = MAD / 0.6745

项目结构

.
├── analyze_quality.py   # 主程序
├── pyproject.toml       # 项目配置
├── README.md           # 本文件
└── .gitignore

依赖项

• Python >= 3.10
• OpenCV >= 4.8.0
• Pillow >= 10.0.0
• pillow-heif >= 1.3.0
• NumPy >= 1.24.0
• rawpy >= 0.18.0

License

MIT License