python计算图像无参考的空间域特征（BRISQUE）_图像特征提取_图像质量评价

scient

scient一个用python实现科学计算相关算法的包，包括自然语言、图像、神经网络、优化算法、机器学习、图计算等模块。

scient源码和编译安装包可以在Python package index获取。

The source code and binary installers for the latest released version are available at the [Python package index].

https://pypi.org/project/scient

可以用pip安装scient。

You can install scient like this:

pip install scient

也可以用setup.py安装。

Or in the scient directory, execute:

python setup.py install

scient.image

图像相关算法模块，包括边缘检测、图像相似度计算、图像质量评价、图像特征提取等。

scient.image.feature

图像特征提取模块，包括BRISQUE，基于累积概率的锐化因子（CPB），曝光度。

scient.image.feature.brisque(image)

Parameters

image : numpy.array 2D

Returns

tuple
(‘gdd_α’,‘gdd_σ’,
‘aggd_α1’,‘aggd_η1’,‘aggd_σl1’,‘aggd_σr1’,
‘aggd_α2’,‘aggd_η2’,‘aggd_σl2’,‘aggd_σr2’,
‘aggd_α3’,‘aggd_η3’,‘aggd_σl3’,‘aggd_σr3’,
‘aggd_α4’,‘aggd_η4’,‘aggd_σl4’,‘aggd_σr4’)

Algorithms

BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator），是一种无参考的空间域图像质量评估算法。先计算Mean Subtracted Contrast Normalized Coefficients（MSCN系数），MSCN系数反映了由于失真的存在而改变的特征统计，可以用来作为图像失真的统计特征。再用MSCN系数估计Generalized Gaussian Distribution（GDD）的参数α、σ，以及Asymmetric Generalized Gaussian Distribution（AGGD）在Horizontal Neighbour, Vertical Neighbour, On Diagonal Neighbour, Off Diagonal Neighbour上的参数α、η、σl、σr，将GDD的两个参数和AGGD的16个参数作为输出的特征。

MSCN系数：

$$\begin{gathered} MSCN(i,j)=\frac{I(i,j)-\mu (i,j)}{\sigma (i,j)+C} \\ \mu (i,j)=\sum _{k=-K}^K\sum _{l=-L}^L{w}_{k,l}{I}_{k,l}(i,j) \\ \sigma (i,j)=\sqrt{} \end{gathered}$$