BRISQUE 算法

BRISQUE算法是一种无参考的空间域图像质量评估算法，全称为Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator。该算法的总体原理是从图像中提取mean subtracted contrast normalized (MSCN)系数，将MSCN系数拟合成asymmetric generalized Gaussian distribution(AGGD)非对称性广义高斯分布，提取拟合的高斯分布的特征，输入到支持向量机SVM中做回归，从而得到图像质量的评估结果。BRISQUE算法的优点是不需要参考图像，可以在没有参考图像的情况下对图像质量进行评估。

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基于VQA的 BRISQUE算法的设计原理和设计流程图

BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是一种基于图像空间域的无参考图像质量评估算法。BRISQUE算法的设计原理是通过分析图像的空间域统计特性，提取出相关的特征，建立评估模型，从而实现对图像质量的评估。

BRISQUE算法的设计流程图如下：

1.预处理：将输入图像进行预处理，包括调整图像大小和亮度均衡等操作。

2.块分割：将预处理后的图像分割成多个块。

3.统计特征提取：对每个块提取多个统计特征，包括均值、标准差、斜度、峰度等。

4.特征变换：对提取的统计特征进行变换，将其转换为可用于评估的特征。

5.特征归一化：对变换后的特征进行归一化处理，将其缩放到0到1之间的范围。

6.特征汇总：将所有块的特征进行汇总，得到整个图像的特征向量。

7.回归模型：将特征向量输入到回归模型中，得到图像的质量评分。

BRISQUE算法的核心是统计特征的提取和特征变换。通过对图像空间域的统计特性进行分析，BRISQUE算法可以捕捉到图像的失真信息，从而实现对图像质量的评估。

怎样下载LIVE和TID2013数据库，并将图像文件夹放在同一个根目录下。然后，下载BRISQUE算法的实现代码，并将其放在同一根目录下。

您可以按照以下步骤下载LIVE和TID2013数据库，并将图像文件夹放在同一个根目录下：

1. 访问LIVE数据库的官方网站（http://live.ece.utexas.edu/research/quality/subjective.htm）和TID2013数据库的官方网站（http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm）。
2. 在LIVE数据库网站上，单击“Download”菜单选项卡，并选择要下载的数据库版本（LIVE Image Quality Challenge Database Release 2或LIVE Image Quality Challenge Database Release 2016）。
3. 在TID2013数据库网站上，单击“Download”链接，并下载包含所有图像的zip文件。
4. 解压缩下载的zip文件，并将图像文件夹放在同一个根目录下。

接下来，您可以按照以下步骤下载BRISQUE算法的实现代码，并将其放在同一根目录下：

1. 访问BRISQUE算法的官方网站（https://github.com/bukhari-umair/BRISQUE）。
2. 单击“Clone or download”按钮，并选择下载ZIP文件。
3. 解压缩下载的ZIP文件，并将BRISQUE算法的实现代码放在与图像文件夹相同的根目录下。

完成以上步骤后，您就可以在同一目录下运行BRISQUE算法来评估LIVE和TID2013数据库中的图像质量。