fitniqe
Подбирайте пользовательскую модель для счета качества изображения NIQE
Описание
Примеры
Вычислите счет NIQE Используя пользовательскую модель функции
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 38 images. ..... Completed 14 of 38 images. Time: Calculating... ..... 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 1.8728.
Подбирайте пользовательскую модель NIQE Используя заданный размер блока
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 38 images. ... Completed 10 of 38 images. Time: Calculating... .... Completed 18 of 38 images. Time: 00:21 of 00:48 .... Done.
model =
niqeModel with properties:
Mean: [1.9291 0.5854 0.6735 0.0667 0.0517 0.0889 ... ]
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 2.9554.
Входные параметры
Выходные аргументы
Советы
Пользовательский набор данных задал в datastore изображений
imdsдолжен 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 варьировавшимся содержимым изображения и с потенциально различными наборами качественных критериев.
Ссылки
[1]