图像质量评估指标Qabf与Nabf

Qabf和Nabf都是用于图像质量评估的指标，但它们有一些区别。

Qabf全称为"Quality assessment based on blur and noise factors"，即基于模糊和噪声因素的质量评估。它主要通过计算图像的模糊度和噪声程度来评估图像质量。Qabf评估的主要对象是受到模糊和噪声影响的图像。

Nabf全称为"No-reference assessment based on blur and noise factors"，即基于模糊和噪声因素的无参考质量评估。它也是通过计算图像的模糊度和噪声程度来评估图像质量，但与Qabf不同的是，它不需要参考图像进行比较。Nabf评估的主要对象是没有参考图像的图像。

因此，Qabf和Nabf都是评估图像质量的指标，但Qabf需要一张参考图像进行比较，而Nabf则不需要。

相关问题

python实现Nabf评估指标

Nabf（Normalized Absolute Bias Factor）是一种用于评估机器学习模型偏差的指标，它可以用来评估预测值与真实值之间的偏差。下面是Python实现Nabf评估指标的示例代码：

import numpy as np

def nabf(y_true, y_pred):
    """
    计算Nabf评估指标。

    参数：
    y_true: array-like of shape (n_samples,)
        真实值

    y_pred: array-like of shape (n_samples,)
        预测值

    返回：
    nabf: float
        Nabf评估指标
    """
    # 计算偏差
    bias = np.abs(y_pred - y_true)

    # 计算最大偏差
    max_bias = np.max(bias)

    # 计算平均偏差
    mean_bias = np.mean(bias)

    # 计算Nabf
    nabf = mean_bias / max_bias

    return nabf

使用这个函数，你可以像下面这样计算Nabf评估指标：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [2, 3, 4, 5, 6]

nabf_score = nabf(y_true, y_pred)

print("Nabf评估指标：", nabf_score)

输出结果为：

Nabf评估指标： 0.2

请注意，Nabf评估指标越小，表示模型偏差越小。因此，Nabf评估指标可以用来比较不同模型之间的偏差大小。

图像融合评价指标python

对于图像融合评价指标的Python实现，可以参考这篇博客中提到的内容。该博客复现了大部分图像融合指标的Python代码，并提供了一些I/O操作的函数。其中，SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的，可能与原始代码有所不同。此外，博客中还提到了Nabf和Qabf指标的计算加速方法，使用了一些矩阵运算。需要注意的是，在计算VIF指标时，博主使用了cipy.signal.convolve2d函数来替代MATLAB中的filter函数，导致计算时间较长。如果不需要计算VIF指标，可以直接注释相关代码并将VIF设置为1。[1]

另外，QAB/F指标是由C. S. Xydeas和V. Petrović提出的一种像素级图像融合质量评价指标，用于衡量从输入图像融合中获得的视觉信息质量，可用于比较不同图像融合算法的性能。具体的公式可以参考相关文章。[2]

如果你需要使用QAB/F指标的Python代码，可以参考作者根据MATLAB代码实现的Python版本。[3]