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基于matlab SVM图像无参考质量评价

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  • TA的每日心情

    2019-11-19 15:32
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    [LV.1]初来乍到

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    1#
    发表于 2021-4-25 18:13 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    本帖最后由 ubeautqq 于 2021-4-25 18:15 编辑 , g' q/ R; \) g% {! A- S6 F

    6 r$ `/ K8 h4 ~; e! I一、简介: t" {7 |# e" y7 `; f& q
    支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
    8 Z5 _  E7 X0 K& G  e1 Z! g5 U, b
    - W$ V2 G$ }  V9 o0 G1 数学部分
    4 J! l5 h" V2 K" T- b7 j0 d  b, k, h5 }0 w
    1.1 二维空间
    6 A0 {, u& s& u- J# |6 P& @# C9 M9 D& ]) }) v: W+ N- u" W
    6 _8 U) h1 _" e- k1 S/ L# q

    7 }2 s; p' D2 j! x0 S1 T / M( R+ j- B  h! z

    8 j; L- s7 C% o$ X7 C, n$ K9 ]
    7 g, o" P% @0 H& X3 G" v  k" Y6 h2 Q: @. N2 _+ f
      O- R7 @( i0 T5 y) c: z

    ! Q. ?# {4 [/ v( P 4 H' k# m. {; \5 W" ^& ]! \

    * U2 o" p9 l. ~/ }
    9 g2 _* V8 I( @+ ~4 Z1 p3 z- h, |6 S& W3 B0 [, l8 o* p

    5 O! `. k4 _3 ?' z  }' N
    . s0 w* @  x$ Y! M" P" e / ~; `9 P% S! }0 r

    ! H# v! F% b0 J% _! Q4 a & i( ?8 H! {. G0 w- _

    0 G; o0 B* [# H: C. F( O& E' @' C5 Z+ f, L# M2 ~3 p- q6 ~
    , C0 R1 y0 J8 P5 O2 R, {& I9 z4 v- D) c
    2 算法部分
    . t! Y# r' P& q/ |7 ~
    0 r: ?1 B, S2 ?/ e 7 s# H* z' `4 P8 I3 Y

    7 I, R. }6 z8 \1 B
      G; x% ~! W) `  a+ w: ]( @+ Y+ Y: [% F- w0 o
    ' Z; t, y+ ?2 A& f. B/ t" h

    % B$ R; X: Q' P
    % {# l# ~& ^0 ^4 ^4 s/ w$ ]9 i
    2 g% P5 p2 f/ ?5 Y9 ~7 h3 Z& b# T$ u, m3 P' W
    ' \  T5 i$ t4 Z% r
    二、源代码
    / l6 X3 h6 {( Q5 X3 _5 f+ c( G5 h
    + L9 l6 }* V9 ^
    • load ./CID2013.mat; %% You can also load the files of 'CSIQ.mat' or 'TID13.mat' if you want to use CSIQ or TID2013 database for training.
    • train_data = Data(:,[1:5]);
    • train_label = Data(:, 6);
    • model = svmtrain(train_label, train_data, '-s 3');  % train
    • %img = imread('.\input\TV_VR\Fig.7_RTV.jpg');
    • img=imread('img004.png');
    • disim = img;
    • if numel(size(disim))>2     %% Is a rgb image ?
    •     dis_file_gray = rgb2gray(disim);
    • else
    •     dis_file_gray = disim;
    • end
    • i = 1;
    •     %% mean value
    •    mean_tmp = round(mean2(dis_file_gray));
    •    Value(i, 1) = 1/(sqrt(2*pi)*26.0625)*exp(-(mean_tmp-118.5585)^2/(2*26.0625^2));
    •    %% std value
    •    std_tmp = round(std2(dis_file_gray));
    •    Value(i, 2) = 1/(sqrt(2*pi)*12.8584)*exp(-(std_tmp-57.2743)^2/(2*12.8584^2));
    •   %% entropy value
    •    entropy_tmp = entropy(dis_file_gray);
    •    Value(i, 3) = 1/0.2578*exp((entropy_tmp-7.5404)/0.2578)*exp(-exp((entropy_tmp-7.5404)/0.2578));
    •   %% kurtosis value
    •    kurtosis_tmp = kurtosis(double(dis_file_gray(:)));
    •    Value(i, 4) = sqrt(19.3174/(2*pi*kurtosis_tmp^3))*exp(-19.3174*(kurtosis_tmp-2.7292)^2/(2*(2.7292^2)*kurtosis_tmp));
    •   %% skewness value
    •    skewness_tmp = skewness(double(dis_file_gray(:)));
    •    Value(i, 5) = 1/(sqrt(2*pi)*0.6319)*exp(-(skewness_tmp-0.1799)^2/(2*0.6319^2));
    • test_label = 0;
    • [predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_label, Value, model);
    • Score = predicted_label;
    • disp('Score:');
    • disp(Score );

    • . L7 g9 E* G7 P
       1 D/ e, I* U* {! R4 z3 ]
    , M+ G4 w; a+ W1 O& }- `( i, @* S5 e! n

    该用户从未签到

    2#
    发表于 2021-4-25 18:36 | 只看该作者
    基于matlab SVM图像无参考质量评价
  • TA的每日心情
    奋斗
    2025-1-1 15:26
  • 签到天数: 584 天

    [LV.9]以坛为家II

    3#
    发表于 2021-4-30 20:32 | 只看该作者
    今天晴天,努力奋斗
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