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piqe

Perception based Image Quality Evaluator (PIQE) 非参照画質スコア

説明

score = piqe(A) は、Perception based Image Quality Evaluator 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。

[score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(A) は入力イメージから計算された空間品質マスクも返します。

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あるイメージとそれに対応する歪んだイメージの PIQE スコアを計算します。それらの結果を、該当するイメージと併せて表示します。

イメージをワークスペースに読み取ります。ノイズとブレを追加して歪んだイメージを生成します。ノイズを含むイメージを生成するには関数 imnoise を使用し、ブレを含むイメージを生成するには関数 imgaussfilt を使用します。

A = imread('lighthouse.png');
Anoise = imnoise(A,'Gaussian',0,0.05);
Ablur = imgaussfilt(A,2);

元のイメージと歪んだイメージの PIQE スコアを計算します。

score = piqe(A);
score_noise = piqe(Anoise);
score_blur = piqe(Ablur);

イメージをモンタージュとして表示し、対応するスコアを Figure のタイトルの一部として表示します。

figure
montage({A,Anoise,Ablur},'Size',[1 3])
title({['Original Image: PIQE score = ', num2str(score),'    |    Noisy Image: PIQE score = ', num2str(score_noise),'    ' ...
    '|    Blurred Image: PIQE score = ', num2str(score_blur)]}, 'FontSize',12)

ブロック アーティファクトとガウス ノイズにより歪んだイメージの PIQE スコアを計算します。イメージ内の空間的に非常にアクティブなブロック、視認できるアーティファクト ブロックおよびノイズ ブロックを示す空間品質マスクを生成します。空間品質マスクを歪んだイメージに重ね合わせて可視化します。マスクがある場合とない場合のイメージと、イメージの PIQE スコアを表示します。

歪んだイメージ (JPEG2K による歪み) をワークスペースに読み取ります。

Adistorted = imread('DistortedImage.png');

PIQE スコアと空間品質マスクを計算します。

[score,activityMask,noticeableArtifactsMask,noiseMask] = piqe(Adistorted);

空間品質マスクを入力イメージに重ね合わせます。

mask_1 = labeloverlay(Adistorted,activityMask,'Colormap','winter','Transparency',0.25);
mask_2 = labeloverlay(Adistorted,noticeableArtifactsMask,'Colormap','autumn','Transparency',0.25);
mask_3 = labeloverlay(Adistorted,noiseMask,'Colormap','hot','Transparency',0.25);

元の歪んだイメージと、空間品質マスクを重ね合わせた歪んだイメージをモンタージュとして表示します。

figure
montage({Adistorted,mask_1,mask_2,mask_3},'Size',[1 4])
title('Distorted Image   |    Overlay activityMask    |    Overlay noticeableArtifactsMask    |    Overlay noiseMask','FontSize',12)

歪んだイメージの PIQE スコアを表示します。

fprintf('PIQE score for the distorted image is %0.4f.\n',score)
PIQE score for the distorted image is 65.1855.

入力引数

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入力イメージ。m 行 n 列の 2 次元グレースケール イメージまたは m x n x 3 の 2 次元 RGB イメージとして指定します。

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

出力引数

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入力イメージ A の PIQE スコア。範囲 [0, 100] の非負のスカラーとして返されます。PIQE スコアは非参照画質スコアであり、イメージの知覚的品質と逆相関があります。低い score 値は知覚的品質が高いことを示し、高い score 値は知覚的品質が低いことを示します。

データ型: double

アクティブなブロックの空間品質マスク。m 行 n 列の 2 次元バイナリ イメージとして返されます。ここで、m と n は入力イメージ A の次元です。activityMask は、入力イメージ内の空間的に非常にアクティブなブロックから構成されます。入力イメージ内の空間的に非常にアクティブなブロックは、圧縮アーティファクトやノイズを含む要因により空間的な変動性が大きい領域です。空間的に非常にアクティブなブロックには activityMask 内で値 '1' が割り当てられます。

データ型: logical

視認できるアーティファクトの空間品質マスク。m 行 n 列の 2 次元バイナリ イメージとして返されます。ここで、m と n は入力イメージ A の次元です。noticeableArtifactsMask は、ブロック アーティファクト (圧縮による) または急激な歪みを含む activityMask 内のブロックから構成されます。

データ型: logical

ガウス ノイズの空間品質マスク。m 行 n 列の 2 次元バイナリ イメージとして返されます。ここで、m と n は入力イメージ A の次元です。noiseMask は、ガウス ノイズを含む activityMask 内のブロックから構成されます。

データ型: logical

アルゴリズム

PIQE は、以下の手順を使用してブロック単位の歪み推定によりイメージの非参照画質スコアを計算します。

  1. N. Venkatanath ら [1] により提唱されたアルゴリズムを使用して、イメージ内の各ピクセルの平均値減算コントラスト正規化 (MSCN) 係数を計算します。

  2. 入力イメージをオーバーラップのない 16 行 16 列のブロックに分割します。

  3. MSCN 係数の分散に基づいて空間的に非常にアクティブなブロックを特定します。

  4. 特定した空間的に非常にアクティブなブロックを使用して activityMask を生成します。

  5. 各ブロックで MSCN 係数を使用してブロック アーティファクトとノイズによる歪みを評価します。

  6. しきい値条件を使用して、ブロック アーティファクトのある歪んだブロック、ガウス ノイズのある歪んだブロックおよび歪みのないブロックにブロックを分類します。

  7. ブロック アーティファクトのある歪んだブロックから noticeableArtifactsMask を生成し、ガウス ノイズのある歪んだブロックから noiseMask を生成します。

  8. 入力イメージの PIQE スコアを歪んだブロックのスコアの平均値として計算します。

  9. イメージの PIQE スコアに基づく品質スケールを次の表に示します。品質スケールとそれぞれのスコア範囲は、LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 [2] のデータセットに対する実験的な解析を通じて割り当てられます。

品質スケールスコア範囲
非常に良い[0, 20]
良い[21, 35]
普通[36, 50]
やや悪い[51, 80]
悪い[81, 100]

参照

[1] N. Venkatanath, D. Praneeth, Bh. M. Chandrasekhar, S. S. Channappayya, and S. S. Medasani. "Blind Image Quality Evaluation Using Perception Based Features", In Proceedings of the 21st National Conference on Communications (NCC). Piscataway, NJ: IEEE, 2015.

[2] Sheikh, H. R., Z. Wang, L. Cormack and A.C. Bovik, "LIVE Image Quality Assessment Database Release 2 ", https://live.ece.utexas.edu/research/quality.

R2018b で導入