关于iqa的指标参数选择的疑惑

Question

神经网络训练中，对图片进行图像光照增强。有low_light、ground_truth、enhanced三张图片，那么我在计算psnr、ssim、lpips、niqe的时候应该选择哪两张图片进行计算？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

根据您的问题，您需要选择两张图片来计算图像质量评价指标。不同的图像质量评价指标需要不同的输入图片。下面是对每个指标的解释和计算输入的相关信息：

1. PSNR（峰值信噪比）:
2. 解释：PSNR是一种常用于衡量图像质量的指标，它测量了原始图像与所评估图像之间的峰值信噪比。
3. 输入：您应该选择低光照图像和增强后的图像作为输入，用于计算PSNR值。
4. 代码示例：

```python import cv2

def calculate_psnr(image1, image2): # 将图像加载为灰度图像 image1_gray = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image2_gray = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # 计算PSNR
   psnr_value = cv2.PSNR(image1_gray, image2_gray)

   return psnr_value

# 载入低光照图像和增强后的图像 low_light_image = cv2.imread("low_light.jpg") enhanced_image = cv2.imread("enhanced.jpg")

# 计算PSNR psnr = calculate_psnr(low_light_image, enhanced_image)

print("PSNR: %.2f" % psnr) ```

1. SSIM（结构相似性指数）:
2. 解释：SSIM是一种衡量图像结构相似性的指标，它测量了原始图像与所评估图像之间的结构相似性。
3. 输入：您应该选择低光照图像和增强后的图像作为输入，用于计算SSIM值。
4. 代码示例：

```python import cv2

def calculate_ssim(image1, image2): # 将图像加载为灰度图像 image1_gray = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image2_gray = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # 计算SSIM
   ssim_value = cv2.SSIM(image1_gray, image2_gray)

   return ssim_value

# 载入低光照图像和增强后的图像 low_light_image = cv2.imread("low_light.jpg") enhanced_image = cv2.imread("enhanced.jpg")

# 计算SSIM ssim = calculate_ssim(low_light_image, enhanced_image)

print("SSIM: %.2f" % ssim) ```

1. LPIPS（感知图像相似性指标）:
2. 解释：LPIPS是一种基于深度学习的感知图像相似性指标，它测量了两个图像之间的感知距离。
3. 输入：您应该选择真实图像和增强后的图像作为输入，用于计算LPIPS值。
4. 代码示例：

```python import torch import torchvision import os

def calculate_lpips(image1, image2): # 将图像加载到PyTorch张量中 image1_tensor = torchvision.transforms.ToTensor()(image1).unsqueeze(0) image2_tensor = torchvision.transforms.ToTensor()(image2).unsqueeze(0)

   # 加载LPIPS模型
   model = torchvision.models.lpips.LPIPS(net='alex')

   # 计算LPIPS
   lpips_value = model.forward(image1_tensor, image2_tensor).item()

   return lpips_value

# 载入真实图像和增强后的图像 ground_truth_image = Image.open("ground_truth.jpg") enhanced_image = Image.open("enhanced.jpg")

# 计算LPIPS lpips = calculate_lpips(ground_truth_image, enhanced_image)

print("LPIPS: %.2f" % lpips) ```

1. NIQE（自然图像质量估计器）:
2. 解释：NIQE是一种基于自然图像统计特征的图像质量评价指标，它利用图像纹理等特征量化图像质量。
3. 输入：您应该选择增强后的图像作为输入，用于计算NIQE值。
4. 代码示例：

```python import cv2 from skimage.metrics import niqe

def calculate_niqe(image): # 将图像加载为灰度图像 image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # 计算NIQE
   niqe_value = niqe(image_gray)

   return niqe_value

# 载入增强后的图像 enhanced_image = cv2.imread("enhanced.jpg")

# 计算NIQE niqe = calculate_niqe(enhanced_image)

print("NIQE: %.2f" % niqe) ```

根据您的需求，您可以选择两张图片，将它们作为输入传递给相应的函数来计算指标值。请将对应的图片路径修改为您自己的图片路径。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^