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niqe

Puntuación de calidad de imagen sin referencia del Evaluador de la calidad de imágenes naturales (NIQE)

Sintaxis

score = niqe(A)

score = niqe(A,model)

Descripción

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

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

Ejemplos

Calcular la puntuación NIQE utilizando el modelo de características predeterminado

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

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

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

Muestre las imágenes.

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

Calcule la puntuación NIQE de cada imagen utilizando el modelo predeterminado. Muestre la puntuación.

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 5.2661.

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

Calcular la puntuación NIQE mediante un modelo de características personalizado

Cargue un conjunto de imágenes naturales en un almacén de datos de imágenes. Estas imágenes se incluyen en Image Processing Toolbox™ en un directorio llamado 'imdata'.

setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata');
imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});

Entrene un modelo NIQE personalizado utilizando el almacén de datos de imágenes.

model = fitniqe(imds);

Extracting features from 33 images.
...
Completed 10 of 33 images.  Time: Calculating...
...
Completed 20 of 33 images.  Time: 00:25 of 00:40
....
Done.

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

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

Calcule la puntuación NIQE de la imagen utilizando el modelo personalizado. Muestre la puntuación.

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

NIQE score for the image is 2.6700.

Argumentos de entrada

A — Imagen de entrada

Imagen 2D en escala de grises | Imagen RGB 2D

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

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

model — Modelo personalizado

objeto niqeModel

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

Argumentos de salida

score — Puntuación de calidad de imagen sin referencia

Escalar no negativo

Puntuación de calidad de imagen sin referencia, devuelta como un 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

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

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.

Historial de versiones

Introducido en R2017b

Consulte también

Funciones

• brisque | fitbrisque | fitniqe | piqe

Objetos

• niqeModel

Temas

• Métricas de calidad de imagen