niqeModel

Модель Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE)

Описание

niqeModel объект инкапсулирует модель, используемую, чтобы вычислить Средство анализа качества изображения естественности (NIQE) перцепционный качественный счет изображения.

Создание

Можно создать niqeModel объект с помощью следующих методов:

  • fitniqe — Обучите модель NIQE параметрами, выведенными из вашего datastore изображений. Используйте эту функцию, если у вас нет предварительно обученной модели.

  • niqeModel функция описана здесь. Используйте эту функцию, если у вас есть предварительно обученная модель NIQE, или если модель по умолчанию достаточна для вашего приложения.

Описание

пример

m = niqeModel создает объект модели NIQE со значениями свойств по умолчанию, которые выведены из нетронутой базы данных изображений, отмеченной в [1].

пример

m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold) создает пользовательскую модель NIQE и устанавливает MeanКовариация, BlockSize, и SharpnessThreshold свойства. Необходимо обеспечить все четыре аргумента, чтобы создать пользовательскую модель.

Свойства

развернуть все

Среднее значение основанных на естественной статистике сцены (NSS) характеристических векторов изображений в виде числового вектора-строки с 36 элементами.

Пример: rand(1,36)

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Ковариационная матрица основанных на NSS характеристических векторов изображений в виде 36 36 числовой матрицы.

Пример: rand(36,36)

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Размер блока раньше делил изображение в неналожение блоков в виде вектора-строки с 2 элементами из положительных ровных целых чисел. Эти два элемента задают количество строк и столбцов в каждом разделе, соответственно.

Пример: [10 10]

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Порог резкости раньше вычислял характеристические векторы в виде действительного скаляра в области значений [0, 1]. Порог определяет, какие блоки выбраны, чтобы вычислить характеристические векторы.

Пример: 0.25

Типы данных: single | double

Примеры

свернуть все

model = niqeModel
model = 
  niqeModel with properties:

                  Mean: [1x36 double]
            Covariance: [36x36 double]
             BlockSize: [96 96]
    SharpnessThreshold: 0

Создайте niqeModel объект с помощью предварительно вычислил MeanКовариация, BlockSize, и SharpnessThreshold свойства. Случайные инициализации показывают в иллюстративных целях только.

 model = niqeModel(rand(1,36),rand(36,36),[10 10],0.25);

Можно использовать пользовательскую модель, чтобы вычислить счет NIQE к изображению.

I = imread('lighthouse.png');
score = niqe(I,model)
score = 3.6866

Ссылки

[1] Миттал, A., Р. Сундарарэджэн и А. К. Бовик. "Делая Абсолютно Слепое Качество изображения Анализатором". Буквы Обработки сигналов IEEE. Издание 22, Номер 3, март 2013, стр 209–212.

Введенный в R2017b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте