Соответствуйте пользовательской модели для счета качества изображения NIQE
model = fitniqe(imds)model = fitniqe(imds,Name,Value)Загрузите набор естественных изображений в datastore изображений. Эти изображения поставляются в Image Processing Toolbox™ в директории, названной 'imdata'.
setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata'); imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});
Обучите пользовательскую модель NIQE с помощью datastore изображений.
model = fitniqe(imds);
Extracting features from 37 images. ..... Completed 12 of 37 images. Time: Calculating... ..... Completed 31 of 37 images. Time: 00:21 of 00:25 . Done.
Считайте изображение естественной сцены. Отобразите изображение.
I = imread('car1.jpg');
imshow(I)
Вычислите счет NIQE к изображению с помощью пользовательской модели. Отобразите счет.
niqeI = niqe(I,model);
fprintf('NIQE score for the image is %0.4f.\n',niqeI)NIQE score for the image is 1.8601.
Загрузите набор естественных изображений в datastore изображений. Эти изображения поставляются в Image Processing Toolbox™ в директории, названной 'imdata'.
setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata'); imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});
Создайте пользовательскую модель функций NSS с помощью datastore изображений. Задайте размер блока и используйте порог резкости по умолчанию.
model = fitniqe(imds,'BlockSize',[48 96])Extracting features from 37 images. ... Completed 9 of 37 images. Time: Calculating... .... Completed 17 of 37 images. Time: 00:21 of 00:50 ..... Done.
model =
niqeModel with properties:
Mean: [1x36 double]
Covariance: [36x36 double]
BlockSize: [48 96]
SharpnessThreshold: 0
Считайте естественное изображение в рабочую область. Отобразите изображение.
I = imread('yellowlily.jpg');
imshow(I)
Вычислите счет NIQE к изображению с помощью пользовательской модели. Отобразите счет.
niqeI = niqe(I,model);
fprintf('NIQE score for the image is %0.4f.\n',niqeI)NIQE score for the image is 2.9944.
Пользовательский набор данных задал в datastore изображений, imds должен состоять из изображений, которые являются перцепционно нетронутыми испытуемым людям. Однако определение pristine зависит от приложения. Например, нетронутый набор изображений микроскопии имеет различный набор качественных критериев, чем изображения созданий или наружных сцен. Когда обучение пользовательская модель NIQE, используйте изображения с отличавшимся содержимым изображения и с потенциально различными наборами качественных критериев.
[1]