# NIQE图像质量评估简介与Python实现
在图像处理和计算机视觉领域，评估图像的质量是一个重要的任务。NIQE（Naturalness Image Quality Evaluator）是一种无参考图像质量评估指标，这意味着它不需要与原始图像进行比较。NIQE是基于自然图像的统计模型，通过分析图像的自然性来评估其质量。
## NIQE的工作原理
NIQE通过以下几个步骤来评估图像质量：
一、基本灰度变换函数1.常用的基本函数有三类：线性函数，对数函数（对数和反对数）和幂律函数（n次幂和n次根），正如下图所示，下图刚看可能会有点乱，我们来分析一下。首先横纵坐标分别为输入的像素值和输出的像素值。所谓的反转变换便是将图像的灰度值最大和最小值颠倒过来，即[0,255]转化为[255,0]，转化成函数便是斜率为-1的线性函数。恒等变换不必多说，就是什么都不变。对数变换：以L/4
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2023-10-05 18:06:27
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本节书摘来自华章计算机《从问题到程序：用Python学编程和计算》一书中的第3章，第3.2节,作者：裘宗燕 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.2 递归有一种函数定义比较特殊，就是在定义的函数体里调用被定义的函数自身。Python允许这种形式的函数定义，称为递归定义，这样定义出的函数也经常被称为递归函数。但是，这样做带来了一个数学里经常提到的问题：基于自己定义自己，这种形式的
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2024-09-10 11:23:12
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作者：裘宗燕 2.12 练习概念和理解复习下面概念：表达式，语句，赋值，控制结构，函数，提示符，值，求值，语法错误，单词，整数，浮点数，运算符，一元运算符，二元运算符，优先级，结合顺序，字面量，语法错误，续行，续行符，尾数，指数，精度，溢出，数值计算，误差，近似计算，对象，类型，整型，浮点型，类型名，数值类型，内置类型（标准类型），类型转换，强制类型转换，内置函数（标准函数），程序包，函
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2024-06-07 12:45:39
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# NIQE算法在图像质量评价中的应用
## 背景介绍
NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种用于评价图像质量的算法，它是基于自然图像统计特性与主观评价结果之间的关系而提出的。NIQE算法能够很好地模拟人类对图像质量的主观感受，因此在图像处理和图像质量评价领域得到了广泛的应用。
## NIQE的计算方法
NIQE算法的计算过程主要包括以下几个步骤：
原创
2024-03-19 03:34:22
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如何实现 "NIQE Python"
**流程概述：**
下面是实现 "NIQE Python" 的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装必要的库 |
| 步骤 2 | 下载训练好的模型 |
| 步骤 3 | 加载图像 |
| 步骤 4 | 图像预处理 |
| 步骤 5 | 使用预训练模型计算 NIQE |
| 步骤 6 | 可视化结果 |
**步
原创
2024-01-16 05:22:35
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文章目录函数定义注意事项：形参与实参验证参数类型必备参数默认值参数位置参数关键字参数可变长度参数*args的用法**kw的用法参数传递的序列解包return语句变量作用域 函数定义提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： ①、函数是最基本的一种代码抽象的方式，将需要反复执行的代码封装为函数，并在需要该功能的地方进行调用，不仅可以实现代码复用，更重要的是可以保证代码的一致性，只需要修改该函数代码则
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2023-09-28 21:36:33
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一种基于融合的单背光图像增强策略（matlab）简单介绍 这是一篇2016年ICIP发表的一篇论文《A FUSION-BASED METHOD FOR SINGLE BACKLIT IMAGE ENHANCEMENT》主要关于低照度单背光图像增强利用了融合的的策略，在学习的过程中，也是觉得其融合思想较好，所以想记录分享一下。论文思想 整个算法思路可以从上面的图中可以看出来，下面介绍一下其中间多尺度
在数字图像处理领域，NIQE（No-Reference Image Quality Evaluation）评价指标是一种无参考图像质量评估方法，旨在通过计算图像的自然性指数来判断图像的质量。本文将详细记录如何在Python中实现NIQE评价指标的相关技术过程，并为实际应用提供完整的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和扩展阅读。
## 备份策略
为了确保NIQE评价指标的相关代码
@目录参考电极简介设置脑电图参考案例-参考电极设置或更改参考通道设定平均参考参考电极简介安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode)，也称为参考电极或标准电极。
记录到的脑电信号即是作用电极与参考电极的差值(电位差)。更多详细的参考电极简介，请查看MNE-Python参考电极设置脑电图参考本教程
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2024-01-16 17:42:30
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新的模型称之为NIQE(Natural Image Quality Evaluator),这个模型的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并且将这些特征用于拟合一个多元的高斯模型，这些特征是从一些简单并且高度规则的自然景观中提取
原创
2021-07-09 14:52:30
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一、简介
新的模型称之为NIQE(Natural Image Quality Evaluator),这个模型的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并且将这些特征用于拟合一个多元的高斯模型，这些特征是从一些简单并且高度规则的自然景观中提取；这个模型实际上是衡量一张待测图像在多元分布上的差异，这个分布是有一系列的正常的自然图像中提取的这些特征所构建的。
1 构建模型空间域上的特征，称之
原创
2021-07-09 15:12:25
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1 简介NIQE 质量评价模型不需要原始图像的主观评价分数，其在原始图像库中提取图像特征，再利用多元高斯（multivariate Gaussian，MVG）模型进行建模。2 部分代码function [mu_prisparam cov_prisparam] = estimatemodelparam(folderpath,...blocksizerow,blocksizecol,blockrowo
原创
2021-11-07 12:02:49
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算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 渐近时间复杂度简称时间复杂
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2024-04-26 14:14:54
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简 单 编 程 测 量 方 法1.目的 ：提高检测能力，以满足公司质量控制要求，确保零件的品质。2.范围 ：适用于批量性或工作量大的零件测量。3.支持 ：RationalDMIS 三坐标测量软件， FLY1086 三坐标测量机。4.内容 ：4.1 测量前的准备工作和注意事项：被测零件在放到工作台上检测之前 , 应先清洗去毛刺 , 防止在加工完成后零件表面残留的冷却液及加工残留物影响测量机的测量精度
1 案例说明（实现MINE正方法的功能）定义两组具有不同分布的模拟数据，使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息2 代码编写2.1 代码实战：准备样本数据import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import
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2024-05-29 06:28:55
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Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强和易用性等特点，因此在Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等领域被广泛使用。Python的语法简单明了，易于阅读和理解，使得开发者可以更快地编写代码，而不用花费过多的时间和精力去学习语言本身的复杂性。与其他编程语言相比，Python使用的是动态类型系统，这意味着变量的类型是在运行时确定的，而不是在编译时。这种灵活性使得Python在处理大数
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2023-11-14 17:03:34
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用python实现简单计算器本文目录 1.功能目标 2.解题思路 3.关键函数说明 4.界面以及结果展示一.功能目标用户选择不同的功能实现不同的计算结果1.标准计算用户输入+， -， *， /，pow，sqrt等不同的按钮进行不同的计算2.解方程运算用户根据提示格式输入方程参数 a.解二元一次方程 b.解三元一次方程 c.解一元二次方程 d.解一元三次方程二.解题思路1.判断按下的数字按键还是功能
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2023-08-22 12:51:04
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一、简介新的模型称之为NIQE(Natural Image Quality Evaluator),这个模型的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并且将这些特征用于拟合一个多元的高斯模型，这些特征是从一些简单并且高度规则的自然景观中提取；这个模型实际上是衡量一张待测图像在多元分布上的差异，这个分布是有一系列的正常的自然图像中提取的这些特征所构建的。1 构建模型空间域上的特征，称之为Spatial Domain NSS按照如下的方式进行计算，首先是提取图像中的一个个patch,然后做下面这
原创
2021-11-08 13:40:18
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一、简介新的模型称之为NIQE(Natural Image Quality Evaluator),这个模型的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并且将这些特征用于拟合一个多元的高斯模型，这些特征是从一些简单并且高度规则的自然景观中提取；这个模型实际上是衡量一张待测图像在多元分布上的差异，这个分布是有一系列的正常的自然图像中提取的这些特征所构建的。1 构建模型空间域上的特征，称之为Spatial Domain NSS按照如下的方式进行计算，首先是提取图像中的一个个patch,然后做下面这
原创
2021-11-08 13:40:55
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