matlab CNN 利用色差、饱和度、PSNR、SSIM和主观评价得分评价彩色图像源码

以下是一个示例的Matlab源码，使用CNN模型评估彩色图像的色差、饱和度、PSNR、SSIM和主观评价得分：

% 步骤1：准备数据
% 假设你已经有了彩色图像和对应的参考图像

% 加载彩色图像和参考图像
imageData = load('image_data.mat'); % 彩色图像数据
referenceData = load('reference_data.mat'); % 参考图像数据

images = imageData.images; % 彩色图像数据
references = referenceData.references; % 参考图像数据

% 步骤2：构建模型
% 假设你使用卷积神经网络（CNN）作为评价模型

layers = [
    imageInputLayer([224 224 3]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    fullyConnectedLayer(5) % 全连接层，输出5个评价指标
    regressionLayer() % 回归层
];

% 步骤3：模型训练
% 假设你使用Adam优化器和均方误差损失函数进行训练

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Verbose', true);

% 训练模型
model = trainNetwork(images, references, layers, options);

% 步骤4：模型应用
% 使用训练好的模型评估新的彩色图像

% 假设你有一个新的彩色图像newImage

% 用模型预测评价指标
predictedMetrics = predict(model, newImage);

% 提取预测的评价指标
colorDifference = predictedMetrics(1);
saturation = predictedMetrics(2);
psnr = predictedMetrics(3);
ssim = predictedMetrics(4);
subjectiveScore = predictedMetrics(5);

% 显示评价指标结果
disp(['Color Difference: ', num2str(colorDifference)]);
disp(['Saturation: ', num2str(saturation)]);
disp(['PSNR: ', num2str(psnr)]);
disp(['SSIM: ', num2str(ssim)]);
disp(['Subjective Score: ', num2str(subjectiveScore)]);

请注意，这只是一个示例源码，你需要根据你的具体数据集和任务进行相应的调整。你需要准备彩色图像数据和对应的参考图像数据，并将其加载到Matlab中。然后，根据你的需求构建合适的CNN模型结构，并选择合适的优化器和损失函数进行训练。最后，使用训练好的模型对新的彩色图像进行评估，并提取出色差、饱和度、PSNR、SSIM和主观评价得分等评价指标。