实例介绍
图像质量评价(IQA)的一些方法,从外网上找的,主要是无参考图像的方法,其中每种方法提供了Matlab源码和参考文献,使用时请注意引用文献。
【实例截图】
【核心代码】
图像质量评价
└── 图像质量评价
├── BIQI_release
│ ├── A Two-Step Framework for Constructing Blind Image Quality Indices.pdf
│ ├── biqi.m
│ ├── jpeg_quality_score.m
│ ├── model_89
│ ├── model_89_blur
│ ├── model_89_ff
│ ├── model_89_jp2k
│ ├── model_89_wn
│ ├── myTest.m
│ ├── No-Reference Perceptual Quality Assessment of JPEG Compressed Image.pdf
│ ├── range2
│ ├── range2_blur
│ ├── range2_ff
│ ├── range2_jp2k
│ ├── range2_wn
│ ├── readme.txt
│ ├── svm-predict.exe1
│ ├── svm-scale.exe1
│ ├── test_ind_scaled
│ ├── test_ind.txt
│ ├── tool
│ │ ├── libsvmread.c
│ │ ├── libsvmread.mexw64
│ │ ├── libsvmwrite.c
│ │ ├── libsvmwrite.mexw64
│ │ ├── Makefile
│ │ ├── make.m
│ │ ├── README
│ │ ├── svm_model_matlab.c
│ │ ├── svm_model_matlab.h
│ │ ├── svmpredict.c
│ │ ├── svmpredict.mexw64
│ │ ├── svmtrain.c
│ │ └── svmtrain.mexw64
│ └── 引用.txt
├── niqe_release
│ ├── computefeature.m
│ ├── computemean.m
│ ├── computequality.m
│ ├── estimateaggdparam.m
│ ├── estimatemodelparam.m
│ ├── example.m
│ ├── image1.bmp
│ ├── image2.bmp
│ ├── image3.bmp
│ ├── image4.bmp
│ ├── Making a “Completely Blind” Image Quality Analyzer.pdf
│ ├── modelparameters.mat
│ ├── myTest.m
│ ├── myYest.m
│ ├── readme.txt
│ └── 引用.txt
├── No-reference PSNR
│ ├── img1.jpg
│ ├── img2.jpg
│ ├── img3.jpg
│ ├── img4.jpg
│ ├── img5.jpg
│ ├── img6.jpg
│ ├── jpeg_quality_score.m
│ └── test.m
└── SSEQ
├── example.m
├── feature_extract.m
├── fecal.m
├── img.bmp
├── model.mat
├── readme.txt
├── secal.m
├── setscale.m
├── SSEQ.m
├── SSQA_by_f.m
├── tool
│ ├── libsvmread.c
│ ├── libsvmread.mexw64
│ ├── libsvmwrite.c
│ ├── libsvmwrite.mexw64
│ ├── Makefile
│ ├── make.m
│ ├── README
│ ├── svm_model_matlab.c
│ ├── svm_model_matlab.h
│ ├── svmpredict.c
│ ├── svmpredict.mexw64
│ ├── svmtrain.c
│ └── svmtrain.mexw64
└── 引用.txt
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