根据)EF 特性中的对比度敏感度， 即空间频率特性曲线，对图像进行二维多级小波分解，由分解后的各小波分量，提取各频段相应的亮 度、清晰度和相关度指标；然后将这三个指标的几何平均与频段加权系数的内积做算术平均，以此作 为图像质量的综合评价指标-According to) EF characteristic of contrast sensitivity, that is spatial frequency characteristic curve, the image is two-d

根据)EF 特性中的对比度敏感度， 即空间频率特性曲线，对图像进行二维多级小波分解，由分解后的各小波分量，提取各频段相应的亮 度、清晰度和相关度指标；然后将这三个指标的几何平均与频段加权系数的内积做算术平均，以此作 为图像质量的综合评价指标-According to) EF characteristic of contrast sensitivity, that is spatial frequency characteristic curve, the image is two-d

1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctive

matlab进行图像的加减乘除算法，对图像进行亮度调节、图像叠加、提取背景亮度等。(Matlab carries out image multiplication and subtraction multiplication and division algorithm, adjusts the brightness of the image, overlay the image, and extract background brightness.)