matlab有彩色图像和主观评价得分,利用色差、饱和度、对比度等值训练CNN模型的matlab源码
时间: 2024-04-16 17:26:54 浏览: 20
以下是一个示例的Matlab源码,用于利用色图像的色差、饱和度、对比度等值训练CNN模型并预测主观评价得分:
```matlab
% 步骤1:准备数据
% 假设你已经有了彩色图像的数据和对应的主观评价得分
% 加载彩色图像数据和主观评价得分数据
imageData = load('image_data.mat'); % 彩色图像数据
subjectiveScores = load('subjective_scores.mat'); % 主观评价得分数据
images = imageData.images; % 彩色图像数据
scores = subjectiveScores.scores; % 主观评价得分数据
% 步骤2:特征提取
% 假设你使用色差、饱和度、对比度等值作为特征
% 计算色差
colorDifferences = computeColorDifferences(images);
% 计算饱和度
saturations = computeSaturations(images);
% 计算对比度
contrasts = computeContrasts(images);
% 步骤3:数据预处理
% 假设你将特征进行归一化处理
% 归一化特征
normalizedColorDifferences = normalize(colorDifferences);
normalizedSaturations = normalize(saturations);
normalizedContrasts = normalize(contrasts);
% 将特征合并为一个矩阵
features = cat(4, normalizedColorDifferences, normalizedSaturations, normalizedContrasts);
% 将主观评价得分进行归一化处理
normalizedScores = normalize(scores);
% 步骤4:构建CNN模型
% 假设你使用了卷积神经网络(CNN)作为模型
layers = [
imageInputLayer([size(images, 1), size(images, 2), 3]) % 输入层
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
reluLayer() % ReLU激活函数层
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') % 卷积层
reluLayer() % ReLU激活函数层
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层
fullyConnectedLayer(64) % 全连接层
reluLayer() % ReLU激活函数层
fullyConnectedLayer(1) % 输出层,预测主观评价得分
];
% 步骤5: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(features, normalizedScores, layers, options);
% 步骤6:模型应用
% 使用训练好的模型预测新的彩色图像的主观评价得分
% 假设你有一个新的彩色图像newImage
% 提取新图像的特征
newColorDifference = computeColorDifference(newImage);
newSaturation = computeSaturation(newImage);
newContrast = computeContrast(newImage);
% 归一化新图像的特征
normalizedNewColorDifference = normalize(newColorDifference);
normalizedNewSaturation = normalize(newSaturation);
normalizedNewContrast = normalize(newContrast);
% 构建新图像的特征矩阵
newFeature = cat(4, normalizedNewColorDifference, normalizedNewSaturation, normalizedNewContrast);
% 使用训练好的模型预测主观评价得分
predictedScore = predict(model, newFeature);
% 将预测得分反归一化
denormalizedScore = denormalize(predictedScore, scores);
% 显示预测得分结果
disp(['Predicted Subjective Score: ', num2str(denormalizedScore)]);
```
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主观评价得分数据,并将其加载到Matlab中。然后,根据你的需求计算彩色图像的色差、饱和度、对比度等特征,并对特征进行归一化处理。构建适合你的任务的CNN模型结构,并使用Adam优化器和均方误差损失函数进行训练。最后,使用训练好的模型对新的彩色图像的特征进行预测,并将预测得分反归一化得到主观评价得分。