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niqe

R2026a

NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator) 무참조(No-Reference) 영상 품질 점수

구문

score = niqe(A)

score = niqe(A,model)

설명

score = niqe(A)는 NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator)를 사용하여 영상 A의 무참조(No-Reference) 영상 품질 점수를 계산합니다. niqe는 A를 자연 장면 영상에서 계산된 디폴트 모델과 비교합니다. 점수가 낮을수록 더 나은 지각 품질을 나타냅니다.

score = niqe(A,model)은 사용자 지정 모델을 사용하여 영상 품질 점수를 계산합니다.

예제

디폴트 특징 모델을 사용하여 NIQE 점수 계산하기

디폴트 모델을 사용하여 자연 영상과 그 왜곡된 버전의 NIQE 점수를 계산합니다.

영상을 작업 공간으로 읽어 들입니다. 잡음 왜곡이 있는 영상 복사본과 블러 처리 왜곡이 있는 영상 복사본을 만듭니다.

I = imread("lighthouse.png");
Inoise = imnoise(I,"salt & pepper",0.02);
Iblur = imgaussfilt(I,2);

영상을 표시합니다.

montage({I,Inoise,Iblur},Size=[1 3])
title("Original Image | Noisy Image | Blurry Image")

디폴트 모델을 사용하여 각 영상의 NIQE 점수를 계산합니다. 점수를 표시합니다.

niqeI = niqe(I);
disp("NIQE score for the original image is: "+niqeI)

NIQE score for the original image is: 2.5455

niqeInoise = niqe(Inoise);
disp("NIQE score for the noisy image is: "+niqeInoise)

NIQE score for the noisy image is: 10.877

niqeIblur = niqe(Iblur);
disp("NIQE score for the blurry image is: "+niqeIblur)

NIQE score for the blurry image is: 5.2661

왜곡되지 않은 원본 영상의 지각 품질이 가장 높으므로 NIQE 점수가 가장 낮습니다.

사용자 지정 특징 모델을 사용하여 NIQE 점수 계산하기

자연 영상 집합을 영상 데이터저장소로 불러옵니다. 영상은 Image Processing Toolbox™에서 제공하는 'imdata' 디렉터리에 있습니다.

setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata');
imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});

영상 데이터저장소를 사용하여 사용자 지정 NIQE 모델을 훈련시킵니다.

model = fitniqe(imds);

Extracting features from 33 images.
...
Done.

자연 장면 영상을 읽어 들입니다. 영상을 표시합니다.

I = imread('car1.jpg');
imshow(I)

사용자 지정 모델을 사용하여 영상의 NIQE 점수를 계산합니다. 점수를 표시합니다.

niqeI = niqe(I,model);
fprintf('NIQE score for the image is %0.4f.\n',niqeI)

NIQE score for the image is 2.6700.

입력 인수

A — 입력 영상

2차원 회색조 영상 | 2차원 RGB 영상

입력 영상으로, 2차원 회색조 영상 또는 RGB 영상으로 지정됩니다.

데이터형: single | double | int16 | uint8 | uint16

model — 사용자 지정 모델

niqeModel 객체

영상 특징의 사용자 지정 모델로, niqeModel 객체로 지정됩니다. model은 자연 장면 통계량에서 파생됩니다.

출력 인수

score — 무참조 영상 품질 점수

음이 아닌 스칼라

무참조 영상 품질 점수로, 음이 아닌 스칼라로 반환됩니다. score 값이 낮을수록 입력 model에 대해 영상 A의 지각 품질이 높습니다.

데이터형: double

알고리즘

NIQE는 영상 A에서 계산된 NSS 기반 특징과 모델을 훈련시키는 데 사용되는 영상 데이터베이스에서 획득한 특징 사이의 거리를 측정합니다. 특징은 다차원 가우스 분포로 모델링됩니다.

참고 문헌

[1] Mittal, A., R. Soundararajan, and A. C. Bovik. "Making a Completely Blind Image Quality Analyzer." IEEE Signal Processing Letters. Vol. 22, Number 3, March 2013, pp. 209–212.

버전 내역

R2017b에 개발됨

참고 항목

함수

• brisque | fitbrisque | fitniqe | piqe

객체

• niqeModel

도움말 항목

• 영상 품질 메트릭