图像质量评估：BRISQUE

拍照很容易，但拍摄高质量的照片很难。它需要良好的构图和照明。合适的镜头和卓越的设备可以产生很大的不同。但最重要的是，高质量的照片需要良好的品味和判断力。你需要一个专家的眼睛。

在这篇文章中，我们将学习一种预测图像质量得分的算法。

什么是图像质量评估（IQA）？

图像质量评估（IQA）算法将任意图像作为输入，并输出质量分数作为输出。有三种类型的IQA：

在这篇文章中，我们将讨论一个无参考IQA指标，称为盲/无参考图像空间质量评估器（BRISQUE）。在我们深入理论之前，让我们先了解两个基本术语：

可以想象，图像是否扭曲或自然是不是很清晰。例如，当使用运动模糊智能地渲染视频时，由于故意模糊，算法可能会对其质量感到困惑。因此，必须在正确的背景下使用此质量测量。

图3 TID2008图像质量得分缩放（0到100）：得分越小，主观质量越好。

质量是一个主观问题。为了训练好的模型，需要为获取图像的质量得分。

谁为这些训练图像分配了质量得分？当然是人类。但我们不能仅仅依靠一个人的意见。因此，我们需要几个人的意见，并为图像分配0（最佳）和100（最差）之间的平均分数。该分数在学术文献中称为平均质量分数。

TID2008的数据集就是一个这样的训练集。

在本节中，将描述用于无参考IQA的BRISQUE算法所需的步骤。

图5显示了计算BRISQUE所涉及的步骤。

图4使用BRISQUE模型计算图像质量得分的步骤

自然图像的像素强度的分布不同于失真图像的像素强度的分布。当我们归一化像素强度并计算这些归一化强度上的分布时，这种分布差异更加明显。特别地，在归一化之后，自然图像的像素强度遵循高斯分布（贝尔曲线），而不自然或失真图像的像素强度不遵循高斯分布（贝尔曲线）。

在下图中显示了这一点。

图5左侧：显示没有添加人工效果的自然图像，符合高斯分布。右图：人工图像，不适合相同的分布。

平均取代对比度标准化（MSCN）

有几种不同的方法来规范化图像。一种这样的归一化称为平均取代对比度归一化（MSCN）。下图显示了如何计算MSCN系数。

图6计算MSCN系数的步骤

这可以看作如下：

图7 MSCN系数的计算

为了计算MSCN系数，将图像质量评估：BRISQUE 像素处的图像强度变换为亮度。

（1）图像质量评估：BRISQUE

其中图像质量评估：BRISQUE （M和N分别是高度和宽度）。和分别为局部平均和局部方差。局部平均（）只是原始图像的高斯模糊，而局部方差（）是原始图像和局部平均差异的平方的高斯模糊。在下面的等式中是高斯模糊窗口函数。

（2）图像质量评估：BRISQUE

MSCN为像素强度提供了良好的归一化。然而，自然与失真图像的差异不仅限于像素强度分布，还包括相邻像素之间的关系。

为了捕获相邻像素的关系，使用四个方向相邻元素的乘积，即：水平（H），垂直（V），左 - 对角线（D1），右 - 对角线（D2）。

（3）图像质量评估：BRISQUE

到目前为止，我们已经从原始图像中获得了5个参数 - 1个MSCN参数和4个相邻元素乘积参数（水平，垂直，左对角线，右对角线）。

接下来，我们将使用这5个参数来计算尺寸为36×1的特征向量。请注意，原始输入图像可以是任何尺寸（宽度/高度），但特征向量的大小始终为36×1。

通过将MSCN参数拟合到广义高斯分布（GGD）来计算36×1特征向量的前两个元素。GGD有两个参数 - 一个用于形状，一个用于方差。

接下来，非对称广义高斯分布（AGGD）适合于4个相邻元素乘积参数中的每一个。AGGD是广义高斯拟合（GGD）的不对称形式。它有四个参数 - 形状，均值，左方差和右方差。由于有4个成对产品图像，我们最终得到16个值。

因此，我们最终得到了18个特征向量元素。将图像缩小到原始尺寸的一半，并重复相同的过程以获得18个新数字，使总数达到36个数字。

这在下表中总结。