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基于matlab CCF算法的图像质量评价

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发表于 2021-4-22 17:28 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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6 h3 g" m6 c0 Xclc
( Y! e8 \& `  O) Z+ i5 l5 I/ y
4 K, F* z5 @  r0 s# P7 [) _! Wim = imread(‘1.bmp’);' ?# O1 \' p9 E+ v
8 Q0 r2 m; _, f6 d9 [
quality = CCF(im)
& m+ q% o1 a1 M1 \, f/ _; C9 m4 F3 @  Pfunction [quality] = CCF(im)
- I1 |) O% i( W9 C3 [9 W' z) n! {4 W( w/ g. W% Y
%-------------CCF_coloRFulness -----------------9 C+ j& Q4 G3 R
imColor = double(im);: Z8 t) `! q# a9 [: h' F, @6 w: x
- d3 H: h: w' t8 o( I. h% P

8 Z- ]5 B3 t/ j/ S: P4 E& g, W2 d$ g7 q- E1 {& @& x. M* s4 b" L: Q
  • R = imColor(:,:,1);
  • G = imColor(:,:,2);
  • B = imColor(:,:,3);
  • RR = log(R+0.00001) - mean2(log(R+0.00001));
  • GG = log(G+0.00001) - mean2(log(G+0.00001));
  • BB = log(B+0.00001) - mean2(log(B+0.00001));
  • alpha = RR-GG;
  • beta = 0.5*(RR+GG)-BB;
  • mu_alpha=mean(mean(alpha));
  • mu_beta=mean(mean(beta));
  • var_alpha=var(var(alpha));
  • var_beta=var(var(beta));
  • CCF_colorfulness=1000*((sqrt(var_alpha+var_beta)+0.3*sqrt(mu_alpha*mu_alpha+mu_beta*mu_beta))/85.59);& j6 k1 e3 @( q; \( q% n) |! `7 l
4 U& ~: S. T9 u' @9 k' Y$ Z, _
, X: |6 W! x3 b9 ~4 p+ N3 M) K- s
%-------------CCF_contrast----------------------
2 h' Z8 t9 d7 z* b6 ^9 F2 T7 ^$ c, a4 X3 o2 M7 Q% p: Z) c
  • im1=rgb2gray(im);
  • CCF_contrast = CCFcontrast(im1);
    / Q/ {. P% W( _- x, W

! m! J6 Y( C( Q" F* B2 d' }& g
& n" J" w, s1 H%-------------CCF_FADE--------------------------$ Q2 d' f1 `5 Y8 {; T# A2 o
; [2 B) ~) \7 P" [
  • CCF_FADE = FADE(im);
    6 H* X, W4 M. `3 H- S- R# }
8 t$ q3 b) \  X4 b5 v& F' ]6 O0 T5 p

; f& I; p$ S2 R* H/ x7 k%------------ normalization ------------------
  ]+ E" U) K/ X
7 ?2 B; b: h5 D0 [* m  p
  • CCF_colorfulness=mapminmax(CCF_colorfulness,1,10);
  • CCF_contrast=mapminmax(CCF_contrast,1,10);
  • CCF_FADE=10-mapminmax(CCF_FADE,1,10);. c8 G, I- a8 D4 ]% ]; y. N

8 n8 Z% G( M9 q/ e" B) F
8 [5 ?; J/ `8 p9 \! i) m( a! q* z. y7 U% ------------calculate image quality with coefficients---------------------1 x- [& z+ l9 P) s
$ ?6 d* O% E& c0 V. g$ o: s
  • c=[0.17593 0.61759 0.33988 ];
  • quality = c(1)*(CCF_colorfulness) + c(2)*(CCF_contrast) + c(3)*(CCF_FADE)
    - g' }+ F6 R, b& Z  p

2 Z  t9 t: Y2 f' ]  W
" F5 U- a3 o: r- k* P# Z# lend1 M+ \8 J( c- t$ t1 V  @4 \4 v5 V, N" Z
9 \7 ~* c8 l# ?' t* k8 C9 I) a( Y7 Y

4 U( [4 S9 z1 ~# V# G

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2#
发表于 2021-4-22 18:32 | 只看该作者
基于matlab CCF算法的图像质量评价

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3#
发表于 2021-4-25 17:02 | 只看该作者
可以借鉴一下
% Q& R% n  W- ?/ J0 U; n0 f
2 M( h' ^/ o! d2 B+ K2 J) k
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