基于无参考图像质量评价的NIQE算法及Matlab代码实现

基于无参考图像质量评价的NIQE算法及Matlab代码实现

图像质量评价是计算机视觉领域的一个重要问题，它用于衡量图像的视觉质量。在实际应用中，有时候我们无法获得原始图像的参考图像，这时候就需要使用无参考图像质量评价方法。NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种常用的无参考图像质量评价算法，它通过分析图像的统计特征来估计图像的质量。

本文将介绍基于无参考图像质量评价的NIQE算法的原理，并提供Matlab代码实现。

1. NIQE算法原理
   NIQE算法的核心思想是利用自然图像的统计特征来建立一个模型，用于估计待评价图像的质量。具体来说，NIQE算法通过以下步骤实现图像质量评价：

步骤1：图像预处理
首先，需要对待评价图像进行预处理。常用的预处理步骤包括将图像转换为灰度图像、调整图像大小和对比度等。

步骤2：提取特征
接下来，从预处理后的图像中提取一系列的特征。NIQE算法中使用了两类特征：局部统计特征和全局统计特征。

局部统计特征通常包括图像的梯度、对比度和结构信息等。可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度和对比度。

全局统计特征包括图像的均值、方差和灰度共生矩阵等。可以计算图像的均值、方差，并使用灰度共生矩阵来描述图像的纹理特征。

步骤3：建立模型
通过使用大量的自然图像和对应的人工评分数据，可以建立一个回归模型。该模型将特征作为输入，将图像质量作为输出。可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）来建立模型。

步骤4：图像质量评价
对于待评价图像，可以利用建立的模型