您可以试一试这样的图像质量度量brisque (), niqe()或piqe ()
图像质量指标
图像质量可以降低由于扭曲在图像采集和处理。扭曲的例子包括噪声、模糊、振铃和压缩工件。
一直努力产生质量的客观指标。对于许多应用程序,一个有价值的质量指标关联与人类观察者的主观感知质量。质量指标也可以跟踪未被察觉的错误传播通过图像处理管道,和可以用来比较图像处理算法。
如果一个图像失真是可用的,您可以使用它作为参考来衡量其他图像的质量。例如,当评估压缩图像的质量,一个未压缩版本的图像提供了有用的参考。在这些情况下,您可以使用全部参考质量标准直接比较目标图像和参考图像。
如果一个参考图像不失真是不可用的。您可以使用一个不图像质量度量。这些指标计算质量得分基于预期的图像数据。
全部参考质量标准
全部参考算法比较的输入图像与原始参考图像无失真。
度规
描述
immse
均方误差(MSE)。MSE措施之间的平均平方差异实际和理想的像素值。这个指标计算起来很简单,但可能和人类感知不一致的品质。
psnr值
峰值信噪比(pSNR)。pSNR来源于均方误差,表明最大像素强度的比值的力量扭曲。像MSE, pSNR值度量计算起来很简单,但可能和感知质量不一致。
结构相似度(SSIM)指数。SSIM指标结合了当地的形象结构,亮度,对比度为一个当地的质量分数。在这个指标,
结构
是像素强度的模式,特别是在邻近的像素,正火后的亮度和对比度。因为人类的视觉系统是擅长感知结构、质量SSIM指标同意与主观质量评分更紧密地合作。
多尺度结构相似(MS-SSIM)指数。MS-SSIM度量SSIM指数扩大通过结合在最高分辨率水平亮度信息与结构和对比信息在几个downsampled决议,或尺度。金宝搏官方网站的多尺度变化占感知等因素造成的图像细节图像的可视距离,距离现场传感器,图像采集传感器的分辨率。
因为在本地计算结构相似,
ssim
,
multissim
,
multissim3
可以生成的地图图像质量。
没有提到质量量度
没有参照算法利用输入图像的统计特性来评估图像质量。
度规
描述
brisque
盲/ Referenceless图像空间质量评估者(BRISQUE)。BRISQUE模型训练与扭曲,数据库的图像和BRISQUE仅限于评估的质量与相同类型的图像失真。BRISQUE是
opinion-aware
,这意味着主观质量分数随训练图像。
niqe
自然图像质量评估者(NIQE)。尽管NIQE模型训练在一个数据库的原始图像,NIQE可以测量具有任意变形的图像的质量。NIQE是
opinion-unaware
和不使用主观质量分数。图像的权衡是NIQE分数可能不关联以及BRISQUE得分与人类感知的质量。
piqe
基于知觉图像质量评估者(PIQE)。opinion-unaware PIQE算法
无人管理的
,这意味着它不需要训练模型。PIQE可以测量图像的质量与任意扭曲和在大多数情况下,执行类似于NIQE。PIQE估计基于块失真和措施显然地扭曲的块的局部方差计算质量得分。
BRISQUE和NIQE算法计算图像的质量分数与模型训练后的计算效率。PIQE不计算有效,但它提供了当地措施的质量除了全球质量分数。所有不质量量度通常比全部参考指标与人类主观质量分数的协议。
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