无参考图像质量评价相关参考代码

最近一直在研究无参考图像质量评价方法,但是研究的时候最少不了的就是对比,没有对比就没有发现,没有对比就没有桑海。

之前也有做过一些基本的图像质量评价的博客,例如:
https://blog.youkuaiyun.com/Aoulun/article/details/79007902

无参考图像质量评价之图像质量评价方法(二)[信噪比(SNR)]

https://blog.youkuaiyun.com/Aoulun/article/details/54348835

无参考图像质量评价之基于多特征的增强图像质量评价

https://blog.youkuaiyun.com/Aoulun/article/details/53699554

无参考图像质量评价之基于局部子图像相似度统计的评价方法

 

但是这些方法都很简单,有时候并不能胜任。

通过一段时间的收集,一共搜集了一些和无参考图像质量评价有关的代码,现在分享出来供大家参考,免得大家在收集代码上耽误太多时间,因为我也是走过了很多弯路。

 

列表:

BIQI

BLLINDS2

BRISQUE

DIIVINE

FRIQUEE

GMSD

ILNIQE

OG-IQA

SSEQ

TMIQA

 

欢迎关注公众号--> 麻瓜智能,回复信息领取。由于各种原因,请回复信息时留下邮箱。本文结尾评论留邮箱暂不处理,琐碎,麻烦,谢谢理解。

 

### SSEQ 图像质量评估指标 #### 定义 SSEQ (Spatial Quality Measure) 是一种无参考图像质量评估指标,旨在仅依赖于失真图像本身而无需原始未失真图像来进行质量评估。该方法考虑了人类视觉系统的特性,能够较好地反映人眼对于图像质量的感受[^1]。 #### 计算方法 SSEQ 的计算主要基于以下几个方面: - **对比敏感度函数(CSF)**:模拟人眼对不同空间频率成分的响应差异。 - **局部统计特征**:分析图像块内的亮度、颜色以及纹理等属性的变化情况。 - **多尺度分解**:采用拉普拉斯金字塔或多分辨率表示法来捕捉多个层次上的细节信息变化。 具体实现上,通常先将待测图像转换到适合CSF处理的颜色空间(如YCbCr),接着按照上述三个要素提取相应特征并加权求和得到最终得分。值得注意的是,由于涉及复杂的心理物理学建模过程,在实际编程时往往借助专门库或工具箱完成复杂运算部分。 ```python import numpy as np from skimage.transform import pyramid_laplacian from scipy.signal import convolve2d def compute_sseq(image): """ Compute the Spatial Quality Measure (SSEQ) of an image. Parameters: image : ndarray Input grayscale or color image to evaluate. Returns: float The computed SSEQ score. """ # Convert RGB to YCbCr if necessary and extract luminance channel ycbcr_image = rgb2ycbcr(image) lum_channel = ycbcr_image[:, :, 0] # Perform multi-scale decomposition using Laplacian pyramids levels = list(pyramid_laplacian(lum_channel)) weights = [...] # Define weight coefficients according to CSF model scores = [] for level, img_level in enumerate(levels): # Apply local statistics extraction at each scale... # Example operation: calculate mean absolute difference within patches mad = np.mean(np.abs(img_level - cv2.blur(img_level, ksize=(3, 3)))) weighted_score = mad * weights[level] scores.append(weighted_score) sseq_value = sum(scores) return sseq_value ``` 请注意这只是一个简化版伪代码框架示意,真实情况下还需要更精细调整参数设置与优化算法效率。 #### 使用场景 SSEQ 特别适用于那些无法获得原图作为参照的情况下的图像质量评测工作,比如监控视频流传输过程中可能出现的画面退化程度监测;或者是某些特定应用场景下,如医学成像领域内CT扫描结果的一致性检验等场合。此外,当面对大量数据集时,利用此类不需配对样本就能快速给出定量反馈的技术手段显得尤为重要。
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