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多指标评估: 自动计算AUC值、误检率、漏检率等核心性能指标
可视化分析: 生成直观的ROC曲线图，展示算法性能表现
全面报告: 输出包含关键指标的详细评估报告
标准化流程: 统一的评估标准，确保结果可比性

MATLAB图像变化检测评估系统

本MATLAB项目实现了基于ROC曲线的图像变化检测评估系统。系统通过输入变化检测结果图像和真实标签图像，自动生成ROC曲线并计算AUC值。支持多种性能指标分析，帮助开发者客观评估变化检测算法的性能表现。

本项目实现了一个图像变化检测算法性能的客观评估系统。该系统接收变化检测结果图像和真实标签图像作为输入，自动计算多个关键评估指标，绘制ROC曲线，并计算ROC曲线下面积(AUC)作为综合评价指标，为算法性能优化提供数据支持。

- 变化检测结果图像（二值图像，格式支持png/jpg等） - 真实变化标签图像（二值图像，需与检测结果图像分辨率一致）

- 验证输入图像的有效性 - 计算各项性能指标 - 生成ROC曲线图像 - 输出文本格式的评估结果

- ROC曲线图像文件 - 性能指标数值文件 - 详细评估报告文档

主入口文件完成了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、真假阳性率的计算、ROC曲线的绘制与AUC值求解、多种性能指标的综合评估以及最终结果的可视化输出与报告生成。该文件整合了所有关键功能模块，确保评估流程的完整性和准确性。