niqeModel

Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE) モデル

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説明

niqeModel オブジェクトは、イメージの Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE) 知覚的画質スコアを計算するために使用されるモデルをカプセル化します。

作成

niqeModel オブジェクトは以下の方法を使用して作成できます。

  • fitniqe — 使用するイメージ データストアから導出されるパラメーターで NIQE モデルを学習させます。事前学習済みのモデルがない場合は、この関数を使用してください。

  • ここで説明する関数 niqeModel。事前学習済みの NIQE モデルがある場合、または用途に対して既定のモデルで十分な場合、この関数を使用してください。

構文

m = niqeModel
m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold)

説明

m = niqeModel は、[1]で示されている、初期状態のイメージ データベースから導出された既定のプロパティ値を使用して NIQE モデル オブジェクトを作成します。

例

m = niqeModel(mean,covariance,blockSize,sharpnessThreshold) は、カスタム NIQE モデルを作成し、Mean、Covariance、BlockSize、および SharpnessThreshold プロパティを設定します。カスタム モデルを作成するには、4 つすべての引数を指定する必要があります。

例

プロパティ

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自然シーン統計量 (NSS) ベースのイメージ特徴ベクトルの平均。36 要素の数値行ベクトルとして指定します。

例: rand(1,36)

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

NSS ベースのイメージ特徴ベクトルの共分散行列。36 行 36 列の数値行列として指定します。

例: rand(36,36)

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

イメージを重複しないブロックに分割するの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。2 つの要素は、各パーティション内の行と列の数をそれぞれ指定します。

例: [10 10]

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

特徴ベクトルを計算するのに使用される鮮鋭度しきい値。範囲 [0, 1] の実数スカラーとして指定します。しきい値は、特徴ベクトルを計算するのにどのブロックを選択するかを決定します。

例: 0.25

データ型: single | double

例

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model = niqeModel
model = 
  niqeModel with properties:

                  Mean: [2.3167 0.7556 0.7429 0.0746 0.0951 0.1466 0.7509 0.0488 0.1082 0.1379 0.7694 -0.0182 0.1343 0.1194 0.7686 -0.0199 0.1343 0.1185 2.5733 0.7868 0.7772 0.0742 0.1062 0.1588 0.7894 0.0428 0.1221 0.1503 0.7998 -0.0191 … ] (1×36 double)
            Covariance: [36×36 double]
             BlockSize: [96 96]
    SharpnessThreshold: 0
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事前に計算された Mean、Covariance、BlockSize、および SharpnessThreshold プロパティを使用して niqeModel オブジェクトを作成します。ランダムな初期化を使用するのは、説明をわかりやすくするためです。 

 model = niqeModel(rand(1,36),rand(36,36),[10 10],0.25);

カスタム モデルを使用して、イメージの NIQE スコアを計算できます。

I = imread('lighthouse.png');
score = niqe(I,model)
score = 
3.6866

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

参考

関数

オブジェクト

トピック