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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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源代码, S! o; s7 m+ [! H7 k6 p
: D8 o6 J6 r9 }2 K& A
``0 @( f  t( ]+ n; L) U
clear all) m) |3 z% w% P8 Q* v3 }( T" A
clc
/ j# z4 M* D8 `$ E- S8 O% ~% q( D2 J; w
im = imread(‘1.bmp’);9 k8 t6 _1 j3 i$ i
  `2 f, A  ~& [, Z. g
quality = CCF(im); M; ]) ~0 E' o) B+ n* V" Q8 G
function [quality] = CCF(im)2 H( g6 p$ q4 e1 P% i
0 f1 V6 f1 V6 M- M9 x) d
%-------------CCF_coloRFulness -----------------+ P! c$ g2 W$ t! n$ ^
imColor = double(im);% a/ g8 V1 z  ~/ O+ M- J
* U0 g, F) v5 E$ o9 v1 s
6 H. |2 q8 a- x' N0 ]

* s' {  o2 }2 U: T5 x' V
  • 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);+ {! D7 j' y) F! f
2 u$ r7 w2 g8 Z
4 j8 Z8 A# X: s) \9 ^& w
%-------------CCF_contrast----------------------! P# j! M; U/ h3 F: `7 A& V' C  c% a* O3 b

+ W% Y& K, S$ D# I  [
  • im1=rgb2gray(im);
  • CCF_contrast = CCFcontrast(im1);
    / @1 b4 A' }7 V3 D, U3 j9 W
, ~  ^) E% A1 j7 l$ w6 m2 V
% X' ~/ T% q. m  @" F
%-------------CCF_FADE--------------------------! L7 {, `+ P9 n! H4 d) Y2 u

6 I5 z5 x) [; t! |, l
  • CCF_FADE = FADE(im);* K- s4 s: E$ i2 P) |9 d
3 }5 z3 {1 b9 j# A. g+ c7 G  l
1 v' L  R7 T0 q: A  w/ w: _
%------------ normalization ------------------
# Q: P& H% P% P( T: n' \' E( p9 b( N' a5 w9 m/ k$ C
  • CCF_colorfulness=mapminmax(CCF_colorfulness,1,10);
  • CCF_contrast=mapminmax(CCF_contrast,1,10);
  • CCF_FADE=10-mapminmax(CCF_FADE,1,10);# l) X4 j0 p( @$ F
% A- q+ a% j" F+ H8 W  n

6 B" ^' F9 n! y- n4 J; P% ------------calculate image quality with coefficients---------------------
  V/ c- \( Y8 S0 ]2 P+ P- U. K/ J0 X# {$ `" g9 t& v/ S
  • c=[0.17593 0.61759 0.33988 ];
  • quality = c(1)*(CCF_colorfulness) + c(2)*(CCF_contrast) + c(3)*(CCF_FADE)+ n% G. e: g$ W8 Y0 v
5 _0 u$ R- N& f; |7 W, j. q

6 L! U, }2 \" Nend* b( g4 [8 r  K) o* }
9 Y3 X! R4 \6 Q* b, _0 I& o
% h  U( t, b! ]' T! P0 D' Z

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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
2 B4 I/ x! D* E- d
) p) P8 Z, I. g
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