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fitbrisque

适合自定义模型BRISQUE图像质量评分

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语法

model = fitbrisque(imds,opinionScores)

描述

例子

模型= fitbrisque (洛桑国际管理发展学院，opinionScores）从参考图像数据存储中创建一个盲/无参考图像空间质量评估器(BRISQUE)模型，洛桑国际管理发展学院，并与之对应的人类知觉差异平均意见评分(DMOS)值，opinionScore．

请注意

使用fitbrisque功能，你必须有统计和机器学习工具箱™。

例子

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这个例子还使用了:

打开实时脚本

从一组具有质量意识的特征和相应的人类意见评分中训练定制的BRISQUE模型。使用自定义模型来计算自然场景图像的BRISQUE分数。

从映像数据存储中保存映像。这些图像都具有由JPEG压缩产生的压缩工件。

setDir = fullfile(toolboxdir(“图片”)，“imdata”）;imds = imageDatastore(setDir，“FileExtensions”, {“jpg”})；

为每个图像指定意见评分。以下差异平均意见评分(DMOS)值仅用于说明目的。它们不是通过实验获得的真实DMOS值。

opinionScores = 100*rand(1,size(imds.Files,1));

使用图像数据存储和意见评分创建质量感知特性的自定义模型。因为分数是随机的，所以属性值会有所不同。

model = fitbrisque(imds,opinionScores')
从37张图像中提取特征。完成37张图片中的3张。时间:计算... ...完成37张图片中的12张。时间:01:02 00:24完成37张图片中的17张。时间:01:12 00:36 ....完成37张图片中的31张。时间:00:46或00:54。培训support vector regressor... Done.
模型= brisqueModel with properties: Alpha: [35x1 double]偏差:56.2632支持向量:[35x万博1manbetx36 double]内核:'高斯'比例:0.2717

阅读与训练图像具有相同类型失真的自然场景图像。显示图像。

I = imread(“car1.jpg”）;imshow(我)

使用自定义模型计算图像的BRISQUE分数。显示分数。

brisqueI = brisque(I，模型);流('该图像的BRISQUE评分为%0.4f.\n'brisqueI)
图像的BRISQUE评分为78.7367。

输入参数

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引用映像数据存储，指定为ImageDatastore对象。数据存储中的图像必须是真实的、非稀疏的、米——- - - - - -n或米——- - - - - -n数据类型的-by-3数组单，双，int16，uint8,或uint16．图像必须有一组已知的失真，如压缩伪影、模糊或噪声。

人类意见评分，指定为数值向量，值范围为[0,100]。中的每个元素opinionScores人类感知的DMOS值是否对应于数据存储中的图像洛桑国际管理发展学院．的长度opinionScores等于图像的数量洛桑国际管理发展学院．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

输出参数

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图像特征的自定义模型，返回为brisqueModel对象。模型包含一个支持向量回归(万博1manbetxSVR)与高斯核训练，以预测BRISQUE质量评分。

参考文献

[1]米塔尔，A. K.摩尔西和A. C.博维克。空间域的无参考图像质量评估IEEE图像处理汇刊．第21卷，第12期，2012年12月，第4695-4708页。

[2]米塔尔，A. K.摩尔西和A. C.博维克。无参考图像空间质量评价引擎在第45届Asilomar信号、系统和计算机会议上的演讲，太平洋格罗夫，CA, 2011年11月。

另请参阅

功能

对象

在R2017b中引入

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