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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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    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
    : |' J. B5 {; V  H4 L& [
    - J4 [+ w# r" [一、简介: d" i) e; p% }0 K+ V4 h! K! O
    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。: [; d, D  Q9 S5 M& B
    ; \9 A. k. D9 f  w& g
    1 数学部分( e  f' \" V4 ]" ?# U
    6 m, x( J/ O, G  Q) y; t
    1.1 二维空间, e: \" X7 a" X8 w4 F( t
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    / _& P# b) T' X4 K' i9 t
    , M7 I4 s7 C0 |6 t; x& d
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    ; o0 \" \& j& z8 m7 [
    • 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 );

    • ' x6 G* K$ M, k: n  E  w
       1 X: ~8 A# }  e/ _  z5 b' F

    ! @' C  b$ i2 C; a* J

    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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