niqeModel

NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator) 모델

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설명

niqeModel 객체는 영상의 NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator) 지각 품질 점수를 계산하는 데 사용되는 모델을 캡슐화합니다.

생성

다음 방법을 사용하여 niqeModel 객체를 만들 수 있습니다.

  • fitniqe — 영상 데이터저장소에서 파생된 파라미터로 NIQE 모델을 훈련시킵니다. 사전 훈련된 모델이 없는 경우 이 함수를 사용하십시오.

  • 여기에서 다루는 niqeModel 함수. 사전 훈련된 NIQE 모델이 있거나 디폴트 모델로도 사용자의 응용 사례에 충분한 경우 이 함수를 사용하십시오.

구문

m = niqeModel
m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold)

설명

m = niqeModel은 [1]에 언급된 원래 그대로의 영상 데이터베이스에서 파생된 디폴트 속성값으로 NIQE 모델 객체를 만듭니다.

예제

m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold)는 사용자 지정 NIQE 모델을 만들고 Mean, Covariance, BlockSize 및 SharpnessThreshold 속성을 설정합니다. 사용자 지정 모델을 만들려면 4개의 인수를 모두 제공해야 합니다.

예제

속성

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NSS(자연 장면 통계량) 기반 영상 특징 벡터의 평균으로, 요소를 36개 가진 숫자형 행 벡터로 지정됩니다.

예: rand(1,36)

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

NSS 기반 영상 특징 벡터의 공분산 행렬로, 36×36 숫자형 행렬로 지정됩니다.

예: rand(36,36)

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

영상을 비중첩 블록으로 분할하는 데 사용되는 블록 크기로, 양의 짝수 정수로 구성된 요소를 2개 가진 행 벡터로 지정됩니다. 두 요소는 각각 각 분할의 행 수와 열 수를 지정합니다.

예: [10 10]

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

특징 벡터를 계산하는 데 사용되는 선명도 임계값으로, [0, 1] 범위의 실수형 스칼라로 지정됩니다. 임계값에 따라 특징 벡터를 계산하기 위해 선택되는 블록이 결정됩니다.

예: 0.25

데이터형: single | double

예제

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model = niqeModel
model = 
  niqeModel with properties:

                  Mean: [2.3167 0.7556 0.7429 0.0746 0.0951 0.1466 0.7509 0.0488 0.1082 0.1379 0.7694 -0.0182 0.1343 0.1194 0.7686 -0.0199 0.1343 0.1185 2.5733 0.7868 0.7772 0.0742 0.1062 0.1588 0.7894 0.0428 0.1221 0.1503 0.7998 -0.0191 … ] (1×36 double)
            Covariance: [36×36 double]
             BlockSize: [96 96]
    SharpnessThreshold: 0
라이브 스크립트 열기

미리 계산된 Mean, Covariance, BlockSize, SharpnessThreshold 속성을 사용하여 niqeModel 객체를 만듭니다. 무작위 초기화는 설명을 돕는 목적으로만 표시됩니다. 

 model = niqeModel(rand(1,36),rand(36,36),[10 10],0.25);

사용자 지정 모델을 사용하여 영상의 NIQE 점수를 계산할 수 있습니다.

I = imread('lighthouse.png');
score = niqe(I,model)
score = 
3.6866

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

객체

도움말 항목