基于熵的无参考图像质量评估（ENIQA）与熵值法MATLAB代码

简介：
本项目提供一种新颖的无参考图像质量评价方法——基于熵的图像质量分析(ENIQA)，并附带使用MATLAB实现该算法的相关代码，便于研究者和开发者进行测试及应用。 本段落提出了一种基于图像熵的高性能无参考（NR）图像质量评估方法ENIQA。该方法从两个域提取特征：在空间域计算颜色通道之间的互信息及二维熵，在频域中则通过滤波后的子带图像来获取二维熵和互信息作为输入彩色图象的特性集。随后，利用所有提取出的特征，使用支持向量分类器（SVC）进行失真分类和支持向量回归（SVR）预测质量评估分数。 实验在64位Windows7系统下的Matlab R2016a和Ubuntu 16.04系统的Matlab R2016b上完成，并验证了代码的正确性。ENIQA方法能够对不同类别的失真图像进行质量评价，且具有较低计算复杂度。 实验使用的两个数据集是LIVE和TID2013。下表展示了在LIVE数据集中，ENIQA与其它几种经典无参考（NR）及全参考（FR）的IQAs方法比较中所得到的相关系数SROCC值。具体的失真类型包括JPEG、JPEG 2000、Gaussian噪声和模糊效果等。