- (1)提取整个数据库图像的特征和对应的主观得分(DMOS/MOS);
- (2)将参考图像随机分为80%和20%,找到对应的失真图像,得到80%的训练集和20%的测试集,该步骤保证了训练集和测试集没有任何重复图像;
- (3)利用训练集对应的特征和质量得分训练评价模型,并预测测试图像集中图像质量得分;
- (4)计算测试图像集中预测得分和真实得分之间的SROCC和PLCC;
- (5)重复(2),(3),(4)步骤1000次,选取1000次实验结果SROCC和PLCC的中值作为该算法最终评价指标。
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文件夹说明:
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color_feat:为一些颜色特征提取的辅助函数
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feat_data:为待评价图像中间特征结果
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lbp:为lbp特征提取函数
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Result:为程序结果保存
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Utility:为提取拟合函数,LIVE库一些参数提取函数(其他库类似),SVR网格搜索函数
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m文件说明:
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feat_extract_all:本文特征提取方法
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Get_LIVE_Data:提取LIVE库的各种参数
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Get_LIVE_Result:获得LIVE库上各种结果
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Mian_LIVE_Test:LIVE库上主函数
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在
Get_LIVE_Data.m
函数中设置LIVE数据库的路径:Data_Dir
即可;然后运行Mian_LIVE_Test.m
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实验结果
result =
info: 'LIVE--color_lbp--Order_by_name--is_srocc_search: 0'
bestc: 256
bestg: 0.1088
libsvm_options: '-s 3 -t 2 -g 0.11 -c 256.000000'
spear_median: 0.9599
spear_max: 0.9823
spear_min: 0.9163
plcc_median: 0.9628
plcc_max: 0.9823
plcc_min: 0.9200
cur_date: '09-Nov-2017 16:45:22'
spear_median_jp2k: 0.9514
plcc_median_jp2k: 0.9636
spear_median_jpeg: 0.9714
plcc_median_jpeg: 0.9844
spear_median_wn: 0.9858
plcc_median_wn: 0.9924
spear_median_GB: 0.9439
plcc_median_GB: 0.9570
spear_median_FF: 0.9017
plcc_median_FF: 0.9369
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实验过程中多谢Image & Video Quality Assessment at LIVE 实验室开源主页
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本项目code只包含LIVE库代码,其他CSIQ,TID2013,MLIVE库实验可以类似实现,发现之前滤波窗口设置为
7*7
,改为3*3
实验效果更好 -
实验结果可能有一些偏差,但不大,与SVR网格搜索寻优有关或者其他随机因素
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代码框架容易拓展,包括其他库的实现和添加新的算法
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以后努力方向:利用CNN实现特征提取和实现端到端的图像质量评价
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知网下载地址: 颜色空间统计联合纹理特征的无参考图像质量评价