fitbrisque

BRISQUE 画質スコアのカスタム モデルの適合

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構文

model = fitbrisque(imds,opinionScores)

説明

model = fitbrisque(imds,opinionScores) は、対応する人間の知覚の Differential Mean Opinion Score (DMOS) 値 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

例

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この例では次を使用します。

ライブ スクリプトを開く

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: [31×1 double]
              Bias: 58.0900
    SupportVectors: [31×36 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)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

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

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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。

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

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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

参考

関数

オブジェクト

トピック