Оценка качества изображений на основе восприятия (PIQE) без эталонных счетов качества изображений
[ также возвращает пространственные маски качества, вычисленные из входа изображения.score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(A)
Вычислите счет PIQE для изображения и соответствующих искаженных изображений. Отобразите результаты с соответствующим изображением.
Чтение изображения в рабочую область. Сгенерируйте искаженные изображения путем добавления шума и размытия. Использование imnoise функция для генерации шумного изображения и imgaussfilt функция для генерации размытого изображения.
A = imread('lighthouse.png'); Anoise = imnoise(A,'Gaussian',0,0.05); Ablur = imgaussfilt(A,2);
Вычислите счет PIQE для оригинального изображения и искаженных изображений.
score = piqe(A); score_noise = piqe(Anoise); score_blur = piqe(Ablur);
Отобразите изображения как монтаж с соответствующими счетами как часть заголовка рисунка.
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 счет PIQE изображения, искаженного из-за блокирующих программных продуктов и Гауссова шума. Сгенерировать пространственные маски качества, которые указывают на высокие пространственно активные блоки, заметные блоки программных продуктов и шумовые блоки на изображении. Визуализируйте пространственные маски качества путем наложения их на искаженное изображение. Отображение изображения с масками и без них и счет PIQE для изображения.
Считайте искаженное изображение (искажение из-за JPEG2K) в рабочую область.
Adistorted = imread('DistortedImage.png');Вычислите счет PIQE и пространственные маски качества.
[score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(Adistorted);
Наложите пространственные маски качества на вход 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);
Отобразите исходное искаженное изображение и искаженные изображения с наложенными пространственными масками 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)
Отобразите счет 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 счет качества без ссылки для изображения посредством блочной оценки искажений, используя следующие шаги:
Вычислите средний вычитаемый коэффициент контрастности (MSCN) для каждого пикселя изображения с помощью алгоритма, предложенного Н. Венкатанатом и другими [1].
Разделите вход изображение на неперекрывающиеся блоки размера 16 на 16.
Идентифицируйте высокие пространственно-активные блоки на основе отклонения коэффициентов MSCN.
Сгенерируйте activityMask использование идентифицированных высоких пространственно активных блоков.
В каждом блоке оценивайте искажение из-за блокирования программных продуктов и шума с помощью коэффициентов MSCN.
Используйте пороговые критерии для классификации блоков как искаженных блоков с программными продуктами блокировки, искаженных блоков с Гауссовым шумом и неискаженных блоков.
Сгенерируйте noticeableArtifactsMask из искаженных блоков с блокирующими программными продуктами и noiseMask из искаженных блоков с Гауссовым шумом.
Вычислите оценку PIQE для входа изображения как среднее значение счетов в искаженных блоках.
Шкала качества изображения, основанная на его счете PIQE, приведена в этой таблице. Шкала качества и соответствующая область значений счетов назначаются путем экспериментального анализа на наборе данных в LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 [2].
| Шкала качества | Счет Области значений |
| Отлично | [0, 20] |
| Хорошо | [21, 35] |
| Ясно | [36, 50] |
| Бедный | [51, 80] |
| Плохо | [81, 100] |
[1]
[2]