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niqe

Naturalness imagen calidad evaluador (NIQE) no-referencia calidad de imagen puntuación

Sintaxis

score = niqe(A)
score = niqe(A,model)

Descripción

ejemplo

score = niqe(A) calcula la puntuación de calidad de imagen sin referencia para A de imágenes utilizando el evaluador de calidad de imagen de naturalness (NIQE). niqe compara A con un modelo predeterminado calculado a partir de imágenes de escenas naturales. Una puntuación más pequeña indica una mejor calidad perceptiva.

ejemplo

score = niqe(A,model) calcula la puntuación de la calidad de la imagen utilizando un modelo personalizado.

Ejemplos

contraer todo

Calcule la puntuación NIQE para una imagen natural y sus versiones distorsionadas utilizando el modelo predeterminado.

Lee una imagen en el espacio de trabajo. Cree copias de la imagen con distorsiones de ruido y desenfoque.

I = imread('lighthouse.png'); Inoise = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); Iblur = imgaussfilt(I,2);

Mostrar las imágenes.

figure montage({I,Inoise,Iblur},'Size',[1 3]) title('Original Image | Noisy Image | Blurry Image')

Calcule la puntuación NIQE para cada imagen utilizando el modelo predeterminado. Mostrar la partitura.

niqeI = niqe(I); fprintf('NIQE score for original image is %0.4f.\n',niqeI)
NIQE score for original image is 2.5455. 
niqeInoise = niqe(Inoise); fprintf('NIQE score for noisy image is %0.4f.\n',niqeInoise)
NIQE score for noisy image is 10.8770. 
niqeIblur = niqe(Iblur); fprintf('NIQE score for blurry image is %0.4f.\n',niqeIblur)
NIQE score for blurry image is 5.2675. 

La imagen original no distorsionada tiene la mejor calidad perceptiva y por lo tanto la puntuación más baja NIQE.

Entrenar un modelo NIQE personalizado y calcular una puntuación NIQE para una imagen natural utilizando el modelo entrenado.

Entrene un modelo personalizado utilizando imágenes naturales almacenadas en un almacén de imágenes de imagen.

setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata'); imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'}); model = fitniqe(imds);
Extracting features from 37 images. . Completed 3 of 37 images.  Time: Calculating... .. Completed 9 of 37 images.  Time: 00:28 of 01:32 . Completed 12 of 37 images.  Time: 00:40 of 01:49 . Completed 14 of 37 images.  Time: 00:55 of 02:19 . Completed 20 of 37 images.  Time: 01:05 of 01:55 .. Completed 24 of 37 images.  Time: 01:16 of 01:54 ..... Completed 37 of 37 images.  Time: 01:27 of 01:27  Done. 

Lea una imagen de una escena natural. Mostrar la imagen.

I = imread('car1.jpg'); imshow(I)

Calcule la puntuación NIQE de la imagen utilizando el modelo personalizado. Mostrar la partitura.

niqeI = niqe(I,model); fprintf('NIQE score for the image is %0.4f.\n',niqeI)
NIQE score for the image is 1.8601. 

Argumentos de entrada

contraer todo

Imagen de entrada, especificada como una imagen en escala de grises o RGB de 2-D.

Tipos de datos: single | double | int16 | uint8 | uint16

Modelo personalizado de características de imagen, especificado como un objeto niqeModel . model se deriva de la estadística natural de la escena.

Argumentos de salida

contraer todo

Puntuación de calidad de imagen sin referencia, devuelta como escalar no negativo. Los valores más bajos de score reflejan una mejor calidad perceptiva de la imagen A con respecto a la entrada model.

Tipos de datos: double

Algoritmos

NIQE mide la distancia entre las características basadas en NSS calculadas a partir de la A de la imagen a las características obtenidas de una base de datos de imágenes utilizada para entrenar el modelo. Las características se modelan como distribuciones multidimensionales de Gauss.

Referencias

[1] Mittal, A., R. Soundararajan, and A. C. Bovik. "Making a Completely Blind Image Quality Analyzer." IEEE Signal Processing Letters. Vol. 22, Number 3, March 2013, pp. 209–212.

Consulte también

Funciones

Objetos

Introducido en R2017b