niqe DQA分数
时间: 2025-05-27 21:53:45 浏览: 11
### 关于 NIQE 和 DQA 评分
#### NIQE (Naturalness Image Quality Evaluator)
NIQE 是一种无需参考的质量评估方法,旨在衡量图像的自然度。该算法基于大量高质量自然场景图片训练得到的概率模型来计算统计特性差异。具体来说:
- 计算过程不依赖任何原始图像作为参照物。
- 使用一组预定义的空间域自然场景统计数据构建通用质量评价模型[^1]。
对于输入测试图像,提取其局部块(patch)并分析这些区域内的纹理和其他视觉特征,最终给出一个反映偏离正常分布程度的得分。较低的 NIQE 值表示更接近天然照片的效果;反之则意味着存在更多失真或人工痕迹。
```python
import numpy as np
from skimage import io, color, img_as_float
from scipy.stats import multivariate_normal
def calculate_niqe(image_path):
# Load and preprocess the image
img = img_as_float(io.imread(image_path))
gray_img = color.rgb2gray(img)
mu_param = ... # Mean parameters from training set
cov_param = ... # Covariance matrix from training set
mvn = multivariate_normal(mean=mu_param, cov=cov_param)
niqe_score = -np.mean(np.log(mvn.pdf(gray_img)))
return niqe_score
```
#### DQA (Degradation-Aware Quality Assessment)
DQA 方法专注于识别不同类型退化模式的影响因素,并据此调整预测准确性。这种方法不仅考虑整体画质水平,还特别关注特定降级现象如模糊、噪声等造成的损害效果。它的工作原理如下:
- 首先利用卷积神经网络(CNNs)自动检测可能存在的多种损伤形式;
- 接着根据不同类型的损坏情况赋予不同权重;
- 最终综合各项指标形成全面而精确的整体评价值。
这种策略使得 DQA 能够更好地适应复杂多变的实际应用场景,在处理经过压缩编码或其他方式劣化的多媒体资源方面表现出色。
阅读全文
相关推荐














