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fitniqe
NIQE 画質スコアのカスタム モデルの適合
説明
例
カスタム特徴モデルを使用した NIQE スコアの計算
一連の自然イメージをイメージ データストアに読み込みます。これらのイメージは、Image Processing Toolbox™ に付属しており、'imdata' という名前のディレクトリにあります。
setDir = fullfile(toolboxdir('images'),'imdata'); imds = imageDatastore(setDir,'FileExtensions',{'.jpg'});
イメージ データストアを使用してカスタム NIQE モデルを学習させます。
model = fitniqe(imds);
Extracting features from 33 images. ... Completed 9 of 33 images. Time: Calculating... ... Completed 19 of 33 images. Time: 00:22 of 00:37 ..... Done.
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 NIQE スコアを計算します。スコアを表示します。
niqeI = niqe(I,model);
fprintf('NIQE score for the image is %0.4f.\n',niqeI)
NIQE score for the image is 2.6700.
指定したブロック サイズを使用したカスタム NIQE モデルの適合
一連の自然イメージをイメージ データストアに読み込みます。これらのイメージは、Image Processing Toolbox™ に付属しており、"imdata"
という名前のディレクトリにあります。
setDir = fullfile(toolboxdir("images"),"imdata"); imds = imageDatastore(setDir,FileExtensions=".jpg");
イメージ データストアを使用して NSS 特徴量のカスタム モデルを作成します。ブロック サイズを指定し、鮮鋭度の既定のしきい値を使用します。
model = fitniqe(imds,BlockSize=[48 96]);
Extracting features from 33 images. Completed 2 of 33 images. Time: Calculating... ..... Completed 11 of 33 images. Time: 00:25 of 00:57 ..... Completed 27 of 33 images. Time: 00:37 of 00:43 .. Done.
自然イメージをワークスペースに読み取ります。イメージを表示します。
I = imread("yellowlily.jpg");
imshow(I)
カスタム モデルを使用して、イメージの NIQE スコアを計算します。スコアを表示します。
niqeI = niqe(I,model);
disp("NIQE score for the image is "+niqeI)
NIQE score for the image is 3.0313
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。
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで、Name
は引数名で、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
例: model = fitniqe(imds,BlockSize=[48 36])
は、48×36 ピクセル ブロックを使用して NIQE モデルに適合させます。
R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name
を引用符で囲みます。
例: model = fitniqe(imds,"BlockSize",[48 36])
は、48×36 ピクセル ブロックを使用して NIQE モデルに適合させます。
BlockSize
— イメージを分割するのに使用されるブロック サイズ
[96 96]
(既定値) | 正の偶数の 2 要素行ベクトル
イメージの分割に使用されるブロック サイズ。正の偶数の 2 要素行ベクトルとして指定します。ブロックはオーバーラップしません。ブロックから計算された自然シーン統計量が出力 model
を定義します。
データ型: single
| double
| int8
| int16
| int32
| uint8
| uint16
| uint32
SharpnessThreshold
— 鮮鋭度しきい値
0
(既定値) | 範囲 [0, 1] の数値スカラー
鮮鋭度しきい値。範囲 [0, 1] の数値スカラーとして指定します。鮮鋭度しきい値 s
は、どのイメージ ブロックがモデルを計算するのに使用されるかを制御します。fitniqe
は、すべてのブロックの中で最大の鮮鋭度の s
倍を超える鮮鋭度を持つすべてのブロックを使用してモデルを計算します。
データ型: single
| double
ヒント
イメージ データストア
imds
で指定したカスタム データ セットは、被験者にとって知覚的に初期状態のイメージで構成する必要があります。ただし、"初期状態" の定義はアプリケーションに依存します。たとえば、顕微鏡写真の初期状態のセットは、建物のシーンまたは屋外シーンのイメージとは異なる一連の品質基準を持ちます。カスタム NIQE モデルを学習する場合、さまざまなイメージ コンテンツと、異なる可能性のある一連の品質基準を持つイメージを使用します。
参照
[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.
バージョン履歴
R2017b で導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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