通用影像质量指通用影像质量指数的函数代码怎么写数的函数代码怎么写

通用影像质量指数（Universal Image Quality Index, UIQI）是一个用于评估数字图像压缩后失真程度的客观评价指标。UIQI的计算通常涉及以下几个步骤：

1. 提取原始像素值和压缩后的像素值；
2. 计算亮度差异、色度差异以及邻域结构相似度；
3. 将上述差异转换为UIQI得分，该得分范围从0到1，1表示完全无损。

以下是简化的Python代码片段，展示了如何计算UIQI分数（假设`ref`和`compr`分别是参考图像和压缩后的图像矩阵）：

import numpy as np

def compute_uiqi(ref, compr):
    # 确保图像都是灰度图
    if len(np.shape(ref)) == 3 and ref.shape[2] > 1:
        ref = np.mean(ref, axis=2)
    if len(np.shape(compr)) == 3 and compr.shape[2] > 1:
        compr = np.mean(compr, axis=2)

    # 初始化变量
    width, height = ref.shape
    luminance_diff = chrominance_diff = struct_similarity = 0.

    # 计算亮度差异
    lum_ref = np.sum(ref**2) / (width * height)
    lum_compr = np.sum(compr**2) / (width * height)
    luminance_diff += (lum_ref - lum_compr)**2 / (lum_ref + lum_compr + K_luminance)

    # 计算色度差异（这里简化，仅处理亮度均匀的情况）
    # 对于彩色图像，可以进一步提取RGB分量并分别计算

    # 计算邻域结构相似度（这里以均方误差为例）
    struct_similarity += np.mean((np.abs(ref - compr))**2) / (width * height * K_structural)

    # UIQI总分
    uiqi_score = (2 * luminance_diff + chrominance_diff + struct_similarity) / 11

    return uiqi_score

# 定义常数K_luminance 和 K_structural
K_luminance = 1e-4
K_structural = 1e-1

# 调用函数，传入参考图像和压缩图像
uiqi = compute_uiqi(ref_image, compressed_image)

请注意，这只是一个基础版本，实际应用中可能需要针对特定场景做适当调整。