图像感知质量指标完全使用指南---perceptual index

图像感知质量指标—perceptual index

随着单一图像超分辨率的研究的深入，单一图像超分辨率的研究分为两个分支。其中之一是以psnr与ssim值为评价标准，另一个则是以pi值为评价标准。pi值代表的是一幅图像的主观感知质量，往往pi值越低，图像看起来就更加舒服。pi值越低，则图像的感知质量越好。这与psnr值是相反的。pi值也被用于2018年的PIRM-SR大赛。通常，具有较低的pi值的同时，psnr值也会较低。

如何使用？

1. 下载MATLAB代码（PIRM2018-master）
2. 将你用自己的神经网络输出的超分辨率图像复制到your_results文件夹下
3. 将SR图片对应的验证数据集（对应的HR图像）复制到self_validation_HR文件夹下
4. 下载Ma’s Score代码，解压到utils/sr-metric-master文件夹下
5. 执行evaluate_results.m文件就能够得到RMSE和pi值

需要注意的事以及可能出现的问题

1. 可能需要重新编译MEX文件
   解决方案：执行utils/sr-metric-master/external/matlabPyrTools/MEX/compilePyrTools.m。然后将生成的MEX文件复制到utils/sr-metric-master/external/matlabPyrTools目录下
2. 在Linux和Os端，需要修改源代码
   在文件mex_regressionRF_predict.cpp中，第82行需要修改为plhs[0]=mxCreateNumericMatrix(n_size,1,mxDOUBLE_CLASS,mxREAL);