Exponenta Banner
exponenta event banner

niqeModel

Модель Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE)

расширьте все на странице

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.

Синтаксис

m = niqeModel
m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold)

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

Попробовать в MATLAB
model = niqeModel
model = 
  niqeModel with properties:

                  Mean: [2.3167 0.7556 0.7429 0.0746 0.0951 0.1466 ... ]
            Covariance: [36x36 double]
             BlockSize: [96 96]
    SharpnessThreshold: 0
Попробовать в MATLAB

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.

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2017b

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка