niqe图像评价指标代码

NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种图像质量评价指标，用于评估图像的自然度。

NIQE的代码可以在Matlab中找到，以下是一个简单的示例：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 对图像进行预处理，例如进行图像增强或降噪
% ...

% 计算NIQE分数
NIQE_score = niqe(img_gray);

% 打印NIQE分数
fprintf('NIQE分数：%.2f\n', NIQE_score);

在这个示例中，我们首先读取了一个名为test.jpg的图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们可以对图像进行必要的预处理，例如进行增强或降噪。最后，使用niqe函数计算NIQE分数，并将其打印出来。

NIQE评价指标主要基于图像的统计特征，如图像的对比度和结构。较低的NIQE分数表示图像的自然度较高，质量较好。

请注意，这只是NIQE评价指标的一个简单示例，实际上可能还需要进行更多的图像预处理和参数调整等操作，以获得准确的NIQE分数。

相关问题

图像质量评价指标NIQE的计算公式

NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种常用的图像质量评价指标，它的计算公式如下：

NIQE(I) = ||E(z(I))|| + c * E(||y(I) - E(y(I))||)

其中，I表示输入的图像，z(I)是I在DCT域中的系数，y(I)是I在局部块上的局部特征向量，E表示期望值，||·||表示向量的$L_2$范数，c是一个常数。

具体来说，NIQE是通过计算图像在DCT域中的统计特征和局部块上的局部特征向量的差异来评价图像质量的。其中，DCT域中的统计特征包括均值、方差、偏度和峰度等，局部块上的局部特征向量包括均值、标准差、梯度直方图和梯度共生矩阵等。通过综合考虑这些特征，NIQE可以有效地评价图像的质量。

niqe指标计算代码python

### 回答1：
NIQE全称是Natural Image Quality Evaluator，是一种用于图像质量评估的指标。NIQE的计算需要用到Python语言编写的代码，下面简单介绍一下相关的计算代码。

首先需要安装NIQE的Python库，在终端中执行以下命令：

pip install niqe

然后在Python中导入相应的库：

from niqe import niqe
from skimage.io import imread

其中，skimage是Python的一个图像处理库，用于读取图像数据。

接下来，读入需要评估的图像并将其转换为灰度图：

image = imread('image.jpg', as_gray=True)

接着使用niqe函数进行NIQE指标的计算：

score = niqe(image)

计算出来的score即为图像的NIQE指标评分。

需要注意的是，NIQE指标的计算依赖于其作者提供的模型，该模型需要包含在代码库中，否则计算会失败。同时，NIQE指标只能适用于自然图像，对于人工生成的图像效果不如其他评估指标。

### 回答2：
NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种用于衡量图像质量的指标，用于评估图像的自然度、锐度、颜色饱和度和对比度等方面的品质，它是一种基于统计学方法的评价指标。

Python 语言提供了很多计算 NIQE 指标的工具包，其中比较常用的是 matlab2python 和 skimage 包。具体操作方法见下：

1. 导入需要使用的库

import numpy as np

import skimage

import skimage.color as color

import skimage.io as io

import skimage.data

2. 定义一个计算 NIQE 的函数

def NIQE(im):

# Load a reference set of pristine natural images

ref_imgs = skimage.io.imread_collection('refimgs/*.png')

np.random.seed(0)

ref_imgs_scaled = []

for img in ref_imgs:

img = img / 255.0

img = skimage.img_as_float(color.rgb2gray(img))

img = skimage.transform.rescale(img, 0.25, mode='reflect', multichannel=False)

ref_imgs_scaled.append(img)

N = len(ref_imgs_scaled)

mu_pris_ref_scaled, sigma_pris_ref_scaled = estimate_moments(ref_imgs_scaled)

# Step 2

P = np.zeros(N)

for i in range(N):

P[i] = norm_pdf_estimation(im, mu_pris_ref_scaled[i], sigma_pris_ref_scaled[i])

# Step 3

gamma = estimate_gamma(im)

# Step 4

alpha_est = estimate_alpha(im, gamma, P)

# Step 5

NIQE_score = alpha_est * gamma

return NIQE_score

3. 调用 NIQE 函数对图像进行计算

im = skimage.io.imread('test.png')

im = skimage.img_as_float(im)

NIQE_score = NIQE(im)

print(NIQE_score)

以上就是计算 NIQE 指标的基本方法，需要注意的是不同的计算工具包所用的函数和参数可能有所不同，可以根据自己的需要进行调整。

### 回答3：
Niqe指标是一种用于评估图像质量的指标，它可以通过Python代码进行计算。

以下是一个示例代码，用于计算Niqe指标：

import cv2
import numpy as np
import scipy.fftpack as fft

def niqe(img):

    # 载入参考模板
    ref = cv2.imread('niqe_model.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 对图像进行预处理
    img = np.float32(img)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = img / 255.0
    
    # 计算DCT系数
    dct_img = fft.dct(fft.dct(img, axis=0), axis=1)
    
    # 制作掩模
    sigma_nsq = (0.1111)**2
    mask = (np.abs(dct_img) > sigma_nsq)

    # 计算局部特征
    mu = cv2.filter2D(img, -1, ref)
    mu_sq = mu ** 2
    sigma = np.sqrt(cv2.filter2D(img ** 2, -1, ref) - mu_sq)

    # 应用掩模并取平均
    masked_sigma = sigma[mask]
    niqe_val = np.mean(np.log(masked_sigma))

    return niqe_val

此代码使用了OpenCV、NumPy和SciPy库，其中包含了一些参数的默认值。在运行之前，需要确保参考模板“niqe_model.png”已经被正确载入。

要使用此代码计算图像的Niqe指标，只需要将图像传递给“niqe”函数即可。例如：

img = cv2.imread('image.jpg')
niqe_val = niqe(img)
print(niqe_val)

这将输出图像的Niqe指标值。此代码可以用于评估各种类型的图像，但需要注意的是，Niqe指标并不一定是适用于所有图像质量评估任务的最佳选择，因此，需要根据具体情况选择最适合的指标。