MATLAB实现无参考图像质量评估技术

资源摘要信息: "本资源包含了有关无参考图像质量评估（No-reference Image Quality Assessment）的详细信息和相关代码。该资源主要涉及在MATLAB环境下实现的代码，用于评价图像质量而无需参考图像。作者涂必超是美图云视觉技术部门的计算机视觉工程师。本资源的核心在于介绍一种名为RankIQA的方法，该方法能够将图像质量评价问题从纯回归问题转化为分类加回归的问题。RankIQA通过引入VGG网络结构的Siamese网络进行训练，使用了大约2000多张公开集数据进行微调，损失函数采用L2损失函数，可以有效回归图像的具体质量分数。该方法解决了小数据集限制的问题，并且能够在训练大网络时避免过拟合。资源内还提供了用于生成不同质量等级图像的distortion代码，以及针对人脸大小调整输入尺寸至128x128进行重新训练的代码。此外，还包含了使用小网络来拟合RankIQA效果的regression_network代码，以及train_pose_qua.py脚本。" 知识点详细说明： 1. 无参考图像质量评估（NR-IQA）: 是一种评估方法，用于判断图像的质量而不需要一个未受损的参考图像作为基准。这种方法特别适用于无法获取原始未受损图像的场合。 2. VGG网络: 一种用于图像处理的深度学习模型，以卷积神经网络（CNN）为基础，由于其简单的设计和良好的性能，在图像分类任务中被广泛使用。 3. Siamese网络: 一种特殊的神经网络结构，通常用于比较两个输入样本的相似性，它的两个子网络拥有相同的结构和权重。在本资源中，Siamese网络被用于图像质量评价。 4. RankIQA方法: 是一种无参考图像质量评估方法，它将评估问题转化为分类加回归的问题。该方法通过训练一个能够对图像进行质量排序的网络来实现，对图像质量进行量化评估。 5. 数据集微调（Fine-tuning）: 在深度学习中，微调是指使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型作为起点，然后在新的、更小的数据集上进行训练，以调整模型权重，使其适用于特定任务。 6. L2损失函数: 也称为平方损失函数，是一种常用的距离度量，用于回归问题中测量模型预测值与实际值之间的差异。在本资源中，它被用作优化算法的目标函数，以回归图像质量分数。 7. 过拟合（Overfitting）: 在训练神经网络时，如果模型学习得太好了以至于它记住了训练数据的噪声和细节，导致在新的、未见过的数据上表现不佳，这种情况就称为过拟合。本资源中的方法通过适当的数据增强和网络结构设计，尽量避免了过拟合。 8. 数据增强（Data Augmentation）: 通过修改原始训练数据来生成额外的训练样本来防止过拟合，如旋转、裁剪、缩放等，从而增强模型的泛化能力。 9. 缩放图像大小: 在本资源中，对网络输入图像进行缩放，以适应不同大小的目标（如将输入尺寸从224x224降至128x128），是为了适应不同的应用场景，如人脸检测或小尺寸图像处理。 10. 公开数据集: 为了训练和测试图像质量评估模型，资源中提到了使用了大约2000多张图像的公开数据集。这些数据集通常是研究社区共享的，用于验证算法的性能。 以上知识点详细阐释了无参考图像质量评估的重要性、相关算法及其在深度学习中的应用，并探讨了防止过拟合、数据增强和数据集微调等重要的机器学习概念。通过这些内容，读者能够更深入地理解图像质量评估领域中所涉及的技术和方法。