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fitbrisque
BRISQUE 画質スコアのカスタム モデルの適合
説明
は、対応する人間の知覚の Differential Mean Opinion Score (DMOS) 値 model
= fitbrisque(imds
,opinionScores
)opinionScore
を使用して、参照イメージ データストア imds
から Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) モデルを作成します。
メモ
関数 fitbrisque
を使用するには、Statistics and Machine Learning Toolbox™ が必要です。
例
カスタム特徴モデルを使用した BRISQUE スコアの計算
一連の品質を意識した特徴と、それに対応するヒューマン オピニオン スコアを使用してカスタム BRISQUE モデルを学習させます。カスタム モデルを使用して、自然シーンのイメージの BRISQUE スコアを計算します。
イメージ データストアからイメージを保存します。これらのイメージにはすべて、JPEG 圧縮に起因する圧縮の影響が見られます。
setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata'); imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});
各イメージのオピニオン スコアを指定します。以下の Differential Mean Opinion Score (DMOS) 値は単に説明用です。これらの値は、実験によって得られた実際の DMOS 値ではありません。
opinionScores = 100*rand(1,size(imds.Files,1));
イメージ データストアとオピニオン スコアを使用して、品質を意識した特徴のカスタム モデルを作成します。スコアはランダムであるため、プロパティ値は変化します。
model = fitbrisque(imds,opinionScores')
Extracting features from 33 images. .......Training support vector regressor... Done.
model = brisqueModel with properties: Alpha: [31x1 double] Bias: 58.0900 SupportVectors: [31x36 double] Kernel: 'gaussian' Scale: 0.3729
学習イメージと同様の歪みを持つ自然シーンのイメージを読み取ります。イメージを表示します。
I = imread('car1.jpg');
imshow(I)
カスタム モデルを使用して、イメージの BRISQUE スコアを計算します。スコアを表示します。
brisqueI = brisque(I,model);
fprintf('BRISQUE score for the image is %0.4f.\n',brisqueI)
BRISQUE score for the image is 79.8961.
入力引数
imds
— 参照イメージ データストア
ImageDatastore
オブジェクト
参照イメージ データストア。ImageDatastore
オブジェクトとして指定します。データストアは、データ型 single
、double
、int16
、uint8
、または uint16
の 2 次元グレースケール イメージか 2 次元 RGB イメージを含んでいなければなりません。イメージには、圧縮の影響、ブレ、ノイズなどの一連の既知の歪みが必要です。
opinionScores
— ヒューマン オピニオン スコア
数値ベクトル
ヒューマン オピニオン スコア。範囲 [0, 100] の数値ベクトルとして指定します。opinionScores
の各要素は、データストア imds
内の 1 つのイメージに対応する人間の知覚による DMOS 値です。opinionScores
の長さは、imds
のイメージ数と等しくなります。
データ型: single
| double
| int8
| int16
| int32
| uint8
| uint16
| uint32
出力引数
model
— イメージの特徴のカスタム モデル
brisqueModel
オブジェクト
イメージの特徴のカスタム モデル。brisqueModel
オブジェクトとして返されます。model
は、BRISQUE 画質スコアを予測するために学習させたガウス カーネルを備えたサポート ベクター回帰 (SVR) を含みます。
参照
[1] Mittal, A., A. K. Moorthy, and A. C. Bovik. "No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 21, Number 12, December 2012, pp. 4695–4708.
[2] Mittal, A., A. K. Moorthy, and A. C. Bovik. "Referenceless Image Spatial Quality Evaluation Engine." Presentation at the 45th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, CA, November 2011.
バージョン履歴
R2017b で導入
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