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brisque

Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) 非参照画質スコア

説明

score = brisque(A) は、Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) を使用してイメージ A の非参照画質スコアを計算します。brisque は、同様の歪みを伴う自然シーンのイメージから計算された既定のモデルと A を比較します。スコアが小さいほど知覚的品質が良好なことを示します。

score = brisque(A,model) は、カスタム特徴モデルを使用して画質スコアを計算します。

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既定のモデルを使用して、自然イメージとその歪んだバージョンの BRISQUE スコアを計算します。

イメージをワークスペースに読み取ります。ノイズとブレのある歪みを持つイメージのコピーを作成します。

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

イメージを表示します。

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

既定のモデルを使用して、各イメージの BRISQUE スコアを計算し、スコアを表示します。

brisqueI = brisque(I);
fprintf('BRISQUE score for original image is %0.4f.\n',brisqueI)
BRISQUE score for original image is 20.6586.
brisqueInoise = brisque(Inoise);
fprintf('BRISQUE score for noisy image is %0.4f.\n',brisqueInoise)
BRISQUE score for noisy image is 52.6074.
brisqueIblur = brisque(Iblur);
fprintf('BRISQUE score for blurry image is %0.4f.\n',brisqueIblur)
BRISQUE score for blurry image is 47.7553.

元の歪みのないイメージは、知覚的品質が最も高く、BRISQUE スコアが最も低くなります。

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 37 images.
....
Completed 11 of 37 images.  Time: Calculating...
....
Completed 23 of 37 images.  Time: 00:22 of 00:35
....Training support vector regressor...

Done.
model = 
  brisqueModel with properties:

             Alpha: [35x1 double]
              Bias: 56.2662
    SupportVectors: [35x36 double]
            Kernel: 'gaussian'
             Scale: 0.2717

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 78.7152.

入力引数

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入力イメージ。2 次元グレースケールまたは RGB イメージとして指定します。

データ型: single | double | int16 | uint8 | uint16

一連の品質を意識した特徴について学習させたカスタム モデル。brisqueModel オブジェクトとして指定します。model は自然なシーンの統計量から導かれます。

出力引数

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非参照画質スコア。非負のスカラーとして返されます。BRISQUE スコアは通常 [0, 100] の範囲内です。score の値が低くなると、入力 model に対するイメージ A のより良好な知覚的品質が反映されます。

データ型: double

アルゴリズム

brisque は、イメージ データベース上で学習させたサポート ベクター回帰 (SVR) モデルを、対応する Differential Mean Opinion Score (DMOS) 値と共に使用することによって BRISQUE スコアを予測します。データベースには、圧縮の影響、ブレ、ノイズなどの既知の歪みを持つイメージが含まれており、歪んだイメージの初期状態のバージョンが含まれています。スコアリングされるイメージは、モデルが学習した歪みを少なくとも 1 つ含む必要があります。

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.

参考

関数

オブジェクト

R2017b で導入