function feat = brisque_feature(imdist) %图像无参考评价模型BRISQUE %------------------------------------------------ % Feature Computation %------------------------------------------------- if(size(imdist,3)==3) imdist = uint8(imdist); imdist = rgb2gray(imdist); imdist = double(imdist); end scalenum = 1; %迭代次数 window = fspecial('gaussian',7,7/6); %创建一个7*7的高斯滤波器，标准差为7/6 window = window/sum(sum(window)); %归一化 feat = []; for itr_scale = 1:scalenum %用高斯滤波器在图像上滤波，返回滤波数据的中心，大小与 X 相同 mu = filter2(window, imdist, 'same'); mu_sq = mu.*mu;% 两个矩阵按位置依次相乘，得到的结果将作为新矩阵中相同位置的元素 sigma = sqrt(abs(filter2(window, imdist.*imdist, 'same') - mu_sq)); structdis = (imdist-mu)./(sigma+1); alpha = estimateggdparam(structdis(:)); %feat = [feat alpha]; shifts = [ 0 1;1 0 ; 1 1; -1 1]; % for itr_shift =1:1 shifted_structdis = circshift(structdis,shifts(itr_shift,:));%循环平移 pair = structdis(:).*shifted_structdis(:);%相邻像素相乘 [alpha leftstd rightstd] = estimateaggdparam(pair); const =(sqrt(gamma(1/alpha))/sqrt(gamma(3/alpha))); meanparam =(rightstd-leftstd)*(gamma(2/alpha)/gamma(1/alpha))*const; % meanparam =1/(meanparam+1); feat =[alpha meanparam]; end %缩放图像 imdist = imresize(imdist,0.5); end

这段代码实现了图像质量评价模型 BRISQUE 的特征计算过程。具体地，它使用高斯滤波器对输入的灰度图像进行滤波，并基于滤波结果计算出结构失真度量。接下来，它对结构失真度量进行参数估计，得到 AGGD 分布的形状参数 alpha 和标准差参数 meanparam。最后，它将 alpha 和 meanparam 作为特征输出。代码中的循环平移操作是为了捕捉图像中的局部空间相关性。由于该评价模型是无参考的，因此它可以在没有参考图像的情况下对图像质量进行评价。

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视频编码的R-D曲线一般可以用什么函数去拟合？

视频编码的 R-D 曲线一般可以使用凸函数去拟合。这是因为在视频编码中，随着码率的增加，图像质量会逐渐提高，但提高的速度会逐渐减缓，最终会达到一个瓶颈，再增加码率就不会显著提高图像质量了。因此 R-D 曲线会呈现出一个凸形状。

具体而言，可以使用两个常用的数学模型进行拟合：

1. 布里斯克曼模型（Brisque Model）：这是一种基于图像质量评价方法的模型，用于描述图像质量与压缩码率之间的关系。它使用了一个凸函数模型来拟合 R-D 曲线，并且能够准确地预测图像质量。

2. J-M模型（Jensen-Moore Model）：这是一种更加通用的模型，用于描述码率和失真之间的关系。它使用了一个凸函数模型来拟合 R-D 曲线，并且能够适用于各种类型的视频编码器和压缩标准。

需要指出的是，R-D 曲线的凸函数模型并不是唯一的，不同的视频编码器和压缩标准可能还会有其他的模型和拟合方法。因此，在具体应用中需要根据实际情况选择合适的模型和方法进行拟合。

brisque_model_live.yml

"brisque_model_live.yml"是一个用于图像质量评估的模型文件。BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是一种图像质量评估算法，它能够在没有任何参考图像的情况下，对图像的质量进行评估。

这个模型文件是BRISQUE算法在训练阶段生成的结果。它包含了用于计算图像质量的各种参数和权重。通过输入图像到这个模型中，可以得到一个表示图像质量的分数。分数越高，表示图像的质量越好，反之则表示图像的质量较差。

这个模型的训练过程通常包括两个阶段。首先，使用大量的图像数据进行特征提取。这些特征包括图像的对比度、亮度、纹理等，可以有效地捕捉到图像的质量特征。然后，使用这些特征和相应的主观质量评分来训练模型。通过机器学习的方法，模型能够学习到不同特征与图像质量之间的关系，从而对图像进行准确的评估。

使用"brisque_model_live.yml"模型文件，我们可以方便地对图像质量进行评估。这对于很多应用场景都非常有用，例如图像处理、图像压缩、摄影质量评估等。通过对图像质量进行评估，我们可以及时发现并解决图像质量问题，提升用户体验和满意度。