Модель оценки пространственного качества слепых/бесфазных изображений (BRISQUE)
A brisqueModel
объект инкапсулирует модель, используемую для вычисления счета качества восприятия изображения Blind/Referencless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE). Объект содержит модель регрессора вектора поддержки (SVR).
Можно создать brisqueModel
объект с использованием следующих методов:
fitbrisque
- Обучите модель BRISQUE, содержащую пользовательскую обученную модель регрессора вектора поддержки (SVR). Используйте эту функцию, если у вас нет предварительно обученной модели.
The brisqueModel
функция, описанная здесь. Используйте эту функцию, если у вас есть предварительно обученная модель SVR или если модели по умолчанию достаточно для вашего приложения.
создает пользовательскую модель BRISQUE и устанавливает m
= brisqueModel(alpha
,bias
,supportVectors
,scale
)Alpha
, Bias
, SupportVectors
, и Scale
свойства. Для создания пользовательской модели необходимо предоставить все четыре аргумента.
Примечание
Трудно предсказать хорошие значения свойств, не запустив стандартную программу оптимизации. Используйте этот синтаксис только, если вы создаете brisqueModel
объект с использованием предварительно обученной модели SVR с известными значениями свойств.
Регрессор вектора поддержки (SVR) вычисляет счета регрессии для матрицы предиктора X
как:
F
= G
(X
, SupportVectors
) × <reservedrangesplaceholder0>
+ Bias
G
(X
, SupportVectors
) - n -by - m матрица продуктов ядра для n строк в X
и m строки в SupportVectors
. SVR имеет 36 предикторов, которые определяют количество столбцов в SupportVectors
.
SVR вычисляет продукт ядра между векторами x
и z
использование Kernel
(x
/ Scale
, z
/ Scale
).
[1]
[2]