Оценка качества изображения на основе восприятия (PIQE) без эталонного показателя качества изображения
[ также возвращает пространственные маски качества, вычисленные из входного изображения.score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(A)
Вычислите оценку PIQE для изображения и соответствующих искаженных изображений. Отображение результатов с соответствующим изображением.
Чтение изображения в рабочую область. Создание искаженных изображений путем добавления шума и размытия. Использовать imnoise для формирования шумного изображения и imgaussfilt для создания размытого изображения.
A = imread('lighthouse.png'); Anoise = imnoise(A,'Gaussian',0,0.05); Ablur = imgaussfilt(A,2);
Рассчитайте оценку PIQE для исходного изображения и искаженных изображений.
score = piqe(A); score_noise = piqe(Anoise); score_blur = piqe(Ablur);
Отображение изображений в виде монтажа с соответствующими оценками в качестве части заголовка фигуры.
figure
montage({A,Anoise,Ablur},'Size',[1 3])
title({['Original Image: PIQE score = ', num2str(score),' | Noisy Image: PIQE score = ', num2str(score_noise),' ' ...
'| Blurred Image: PIQE score = ', num2str(score_blur)]}, 'FontSize',12)
Вычислите показатель PIQE изображения, искаженного из-за артефактов блокировки и гауссова шума. Создание масок пространственного качества, которые указывают на высокие пространственно активные блоки, заметные блоки артефактов и шумовые блоки в изображении. Визуализируйте маски пространственного качества, накладывая их на искаженное изображение. Отображение изображения с масками и без них и оценка PIQE для изображения.
Считывание искаженного изображения (искажение из-за JPEG2K) в рабочую область.
Adistorted = imread('DistortedImage.png');Вычислите оценку PIQE и маски пространственного качества.
[score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(Adistorted);
Наложение масок пространственного качества на входное изображение.
mask_1 = labeloverlay(Adistorted,activityMask,'Colormap','winter','Transparency',0.25); mask_2 = labeloverlay(Adistorted,noticeableArtifactsMask,'Colormap','autumn','Transparency',0.25); mask_3 = labeloverlay(Adistorted,noiseMask,'Colormap','hot','Transparency',0.25);
Отображение исходного искаженного изображения и искаженных изображений с наложенными масками пространственного качества в качестве монтажа.
figure
montage({Adistorted,mask_1,mask_2,mask_3},'Size',[1 4])
title('Distorted Image | Overlay activityMask | Overlay noticeableArtifactsMask | Overlay noiseMask','FontSize',12)
Отображение показателя PIQE для искаженного изображения.
fprintf('PIQE score for the distorted image is %0.4f.\n',score)PIQE score for the distorted image is 65.1855.
PIQE вычисляет оценку качества без привязки для изображения посредством оценки искажений по блокам, используя следующие шаги:
Вычислите среднеквадратичный нормализованный контрастный коэффициент (MSCN) для каждого пикселя изображения по алгоритму, предложенному Н. Венкатанатхом и другими [1].
Разделите входное изображение на неперекрывающиеся блоки размером 16 на 16.
Определение высокоспатически активных блоков на основе дисперсии коэффициентов MSCN.
Произвести activityMask использование идентифицированных высокоспатически активных блоков.
В каждом блоке оцените искажение из-за артефактов блокировки и шума, используя коэффициенты MSCN.
Используйте пороговые критерии для классификации блоков как искаженных блоков с блокирующими артефактами, искаженных блоков с гауссовым шумом и неискаженных блоков.
Произвести noticeableArtifactsMask из искаженных блоков с блокирующими артефактами и noiseMask из искаженных блоков с гауссовым шумом.
Вычислите показатель PIQE для входного изображения как среднее значение баллов в искаженных блоках.
Шкала качества изображения на основе оценки PIQE приведена в этой таблице. Шкала качества и соответствующий диапазон баллов назначаются путем экспериментального анализа набора данных в базе данных оценки качества изображений LIVE версии 2 [2].
| Шкала качества | Диапазон баллов |
| Отлично | [0, 20] |
| Хорошо | [21, 35] |
| Ясно | [36, 50] |
| Бедный | [51, 80] |
| Плохо | [81, 100] |
[1]
[2]