图像质量评价经典算法代码(brisque、rankiqa、nima等)

图像质量评价经典算法是指一些用于评估图像质量的计算机视觉算法。其中，比较常用的算法包括BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）、RankIQA（Ranking-based Image Quality Assessment）和NIMA（Neural Image Assessment）。

BRISQUE算法是一种无参考图像质量评价算法，它基于图像统计特征来估计图像的失真程度。BRISQUE算法首先提取图像的局部特征，如高斯滤波器响应、梯度直方图等。然后，通过学习训练样本的统计模型，计算得到图像的质量得分。

RankIQA算法是一种基于排序的图像质量评价算法，它利用图像之间的相对比较关系来估计图像的质量。RankIQA算法首先将图像库中的图像两两配对，并利用人工标注的图像质量分级来训练机器学习模型。然后，通过该模型，对待评估图像对进行排序，得到图像的质量得分。

NIMA算法是一种基于神经网络的图像质量评价算法，它利用深度学习模型学习图像质量的特征表示。NIMA算法首先使用一个卷积神经网络提取图像的特征表示，然后通过全连接层将提取的特征映射到一个维度为10的质量空间。最后，通过对训练集中的图像进行打分，使用最大似然估计方法优化网络参数，得到图像的质量得分。

这些经典的图像质量评价算法代码可以在开源的机器学习框架中找到，如TensorFlow、PyTorch等。也可以在相关论文的项目网站或GitHub上下载到对应的实现代码。使用这些算法代码，我们可以方便地在大量图像数据集上评估图像的质量，为图像处理和图像相关任务提供有力的支持。