一、NR-IQA

這是一種方法不是指標
“Non-Reference Image Quality Assessment”（NR-IQA）是一種圖像質(zhì)量評價（Image Quality Assessment, IQA）方法，通常用于評估圖像的質(zhì)量，而無需使用參考圖像（即沒有原始或參考圖像進行比較）。

在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域，有兩種常見的圖像質(zhì)量評價方法：全參考（Full-Reference）和非參考（No-Reference）。全參考方法需要一個參考圖像，它與待評估圖像進行比較以確定圖像質(zhì)量。而非參考方法則不依賴于參考圖像，它根據(jù)圖像自身的特征和內(nèi)容來評估圖像的質(zhì)量。

NR-IQA 方法的主要目標是開發(fā)能夠自動評估圖像質(zhì)量的算法，而無需使用參考圖像。這對于實際應(yīng)用中的圖像質(zhì)量評估非常有用，因為在許多情況下，沒有可用的參考圖像或參考圖像可能不適用。

NR-IQA 方法通?；趫D像的各種特征，如對比度、清晰度、顏色分布、紋理等，以及人類視覺系統(tǒng)的感知特性。這些方法可以是基于統(tǒng)計模型、機器學(xué)習(xí)模型或深度學(xué)習(xí)模型的。

NR-IQA 方法在圖像處理、圖像壓縮、視頻傳輸、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，因為它們可以幫助自動化地評估和改進圖像和視頻的質(zhì)量。

二、MUSIQ

它代表 “Multi-Scale Image Quality”（多尺度圖像質(zhì)量）。

MUSIQ 是一種用于評估圖像質(zhì)量的指標，通常用于計算生成的圖像與原始圖像之間的相似性或質(zhì)量。與其他IQA指標不同，MUSIQ 在多個尺度上對圖像進行評估，以更全面地考慮圖像的質(zhì)量。

MUSIQ 可能會考慮以下因素：

1. 局部特征：評估圖像的局部細節(jié)和特征，以檢測失真或偽影。
2. 全局特征：考慮整體圖像的特征，如對比度、亮度和顏色平衡。
3. 多尺度信息：在不同的圖像尺度上進行評估，以檢測不同尺度下的質(zhì)量問題。
4. 感知模型：可能考慮人類視覺系統(tǒng)的感知特性，以更準確地模擬人眼對圖像質(zhì)量的感知。

具體的 MUSIQ 實現(xiàn)和計算方式可能會因不同的研究或應(yīng)用而異。

三、LPIPS

LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）是一種圖像質(zhì)量評價指標，它用于測量兩個圖像之間的感知相似性。LPIPS旨在模擬人類視覺系統(tǒng)的感知，以更準確地衡量圖像之間的相似性或質(zhì)量差異。

LPIPS 的主要思想是將圖像分為不同的塊或塊，并在這些塊上計算感知相似性，然后將這些分數(shù)進行匯總以獲得最終的相似性度量。這種方法考慮了圖像中局部特征的重要性，因此能夠更好地捕獲圖像之間的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容相似性。

LPIPS 使用深度學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)感知相似性度量。通常，這個模型在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練，然后可以用于計算兩個圖像之間的相似性分數(shù)。與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相似性指標（如PSNR和SSIM）不同，LPIPS 更具有表現(xiàn)力，可以更好地捕獲圖像的感知差異，特別是在存在復(fù)雜紋理、結(jié)構(gòu)和顏色變化的情況下。

LPIPS 在計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，特別是在圖像生成、超分辨率、圖像風(fēng)格遷移等任務(wù)中，用于評估生成的圖像與原始圖像之間的相似性和質(zhì)量。這種指標有助于自動化評估和改進生成圖像的質(zhì)量。

四、FID

FID（Fréchet Inception Distance）是一種用于評估生成模型生成的圖像與真實圖像分布之間的相似性的指標。它是一種常用于評估生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和其他生成模型性能的圖像質(zhì)量評價指標。

FID 的計算方式基于兩個關(guān)鍵元素：

1. 生成圖像樣本的特征表示：首先，通過一個預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常是Inception網(wǎng)絡(luò)）提取生成圖像樣本的特征表示。這個特征表示捕捉了生成圖像的內(nèi)容和統(tǒng)計信息。

2. 真實圖像樣本的特征表示：同樣地，提取真實圖像樣本的特征表示，以捕捉真實圖像的內(nèi)容和統(tǒng)計信息。

然后，FID 通過比較生成圖像樣本和真實圖像樣本的特征表示來計算它們之間的相似性。這個相似性度量考慮了兩個分布之間的 Fréchet 距離，通常在高維特征空間中計算。FID 的值越低，表示生成圖像與真實圖像分布越相似，質(zhì)量越高。

FID 的主要優(yōu)點是它不需要參考圖像或人工標簽，而是根據(jù)圖像的統(tǒng)計特征進行評估，因此對于無監(jiān)督生成任務(wù)非常有用。它已被廣泛用于衡量生成模型的性能，特別是在圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換和圖像風(fēng)格遷移等任務(wù)中。越低的 FID 值通常表示生成的圖像更接近真實圖像分布，質(zhì)量更高。

五、NIQE

NIQE（Naturalness Image Quality Evaluator）是一種用于圖像質(zhì)量評價的指標，旨在度量圖像的自然度或真實感。NIQE 通常用于評估圖像的質(zhì)量，特別是在圖像處理和圖像增強應(yīng)用中，以確定處理后的圖像是否看起來自然。

NIQE 的計算方式基于以下思想：

1. 自然圖像的統(tǒng)計屬性：NIQE 基于大量自然圖像的統(tǒng)計屬性和特征，這些屬性包括像素的亮度、顏色分布、梯度信息等。自然圖像通常具有特定的統(tǒng)計特征，這些特征在視覺上會產(chǎn)生自然感。

2. 圖像失真的影響：NIQE 通過比較待評估圖像的統(tǒng)計屬性和自然圖像的統(tǒng)計屬性來測量圖像質(zhì)量。如果待評估圖像與自然圖像的統(tǒng)計屬性差異較大，則可能表明圖像存在失真或不自然的特征。

3. 質(zhì)量分數(shù)計算：NIQE 將上述比較轉(zhuǎn)化為一個質(zhì)量分數(shù)，該分數(shù)用于表示圖像的自然度。較低的 NIQE 分數(shù)通常表示圖像更自然或更接近自然圖像的統(tǒng)計屬性，而較高的分數(shù)則表示圖像可能存在失真或不自然的特征。

NIQE 通常用于與人類主觀評估結(jié)合，以確定圖像處理算法的性能。雖然它可以自動化地評估圖像質(zhì)量，但它仍然具有一定的主觀性，因為圖像的自然度在一定程度上是主觀的概念。

六、NRQM(Ma)

NRQM（Non-Reference Quality Metric）是一種非參考圖像質(zhì)量評價指標，用于自動評估圖像的質(zhì)量，而不需要參考圖像（即原始或真實圖像）。NRQM 幫助衡量圖像失真、壓縮、噪聲等因素對圖像質(zhì)量的影響，通常用于圖像處理、圖像增強和圖像壓縮等領(lǐng)域。

“NRQM(Ma)” 可能是指特定的 NRQM 指標，其中 “Ma” 可能代表該指標的開發(fā)者或提出者。NRQM 指標的具體定義和計算方式通常取決于其作者的研究工作，因此不同的 NRQM 可能會有不同的名稱和計算方法。

NRQM 通常通過分析圖像的統(tǒng)計特征、結(jié)構(gòu)信息、顏色分布、對比度等來評估圖像的質(zhì)量。這些指標旨在模擬人類視覺系統(tǒng)的感知，并盡量與人類主觀評估的結(jié)果相一致。

要了解 “NRQM(Ma)” 具體的計算方式和用法，你需要查閱相關(guān)文獻或參考該指標的提出者的研究論文。不同的 NRQM 可能會有不同的特點和適用范圍，因此理解其原理和用法對于正確應(yīng)用和解釋評估結(jié)果非常重要。

七、 NIMA

NIMA（Neural Image Assessment）是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評價模型。與傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價指標不同，NIMA 利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）從圖像中學(xué)習(xí)特征，以自動化地評估圖像的質(zhì)量。

以下是 NIMA 的一些關(guān)鍵特點和工作原理：

1. 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：NIMA 使用深度CNN模型來提取圖像的特征表示。通常，這個CNN模型在大規(guī)模的圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)不同質(zhì)量圖像之間的特征差異。

2. 多個質(zhì)量層級：NIMA 被設(shè)計為能夠評估圖像的多個質(zhì)量層級，而不僅僅是一個二進制的“好”或“壞”。它可以輸出一個分數(shù)，表示圖像的整體質(zhì)量，而不僅僅是一個二進制分類。

3. 主觀和客觀損失函數(shù)：NIMA 的訓(xùn)練通常結(jié)合了主觀和客觀的損失函數(shù)。主觀損失函數(shù)是根據(jù)人類主觀評估的數(shù)據(jù)來定義的，而客觀損失函數(shù)則基于模型的輸出和人類評估之間的誤差來定義。

4. 應(yīng)用領(lǐng)域：NIMA 在圖像處理、圖像壓縮、圖像增強、圖像生成等領(lǐng)域中都有應(yīng)用潛力。它可以幫助自動化地評估圖像質(zhì)量，從而加速圖像處理和改進圖像生成任務(wù)。

總的來說，NIMA 是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評價方法，它利用深度CNN模型從圖像中提取特征，并能夠輸出圖像的質(zhì)量分數(shù)，使其成為自動化圖像質(zhì)量評估的有力工具。這種方法對于需要大規(guī)模圖像質(zhì)量評估的應(yīng)用非常有用。

八、WaDIQaM

WaDIQaM（Wavelet Domain Image Quality Assessment Model）是一種用于圖像質(zhì)量評估的指標或模型，它基于小波變換領(lǐng)域的方法。WaDIQaM 旨在測量數(shù)字圖像的質(zhì)量，特別是在壓縮和傳輸?shù)葢?yīng)用中，以確定圖像是否受到了失真或損壞。

WaDIQaM 的核心思想是利用小波變換來分析圖像的頻域特征和空域特征。小波變換是一種在圖像處理中常用的技術(shù)，可以將圖像分解成不同尺度的頻帶，從而更好地捕捉圖像的細節(jié)和結(jié)構(gòu)。

WaDIQaM 的主要步驟可能包括以下內(nèi)容：

1. 小波變換：首先，對待評估的圖像應(yīng)用小波變換，將其分解成不同的頻帶。這些頻帶表示圖像在不同尺度和方向上的特征。

2. 特征提取：從每個小波頻帶中提取特征，這些特征可以包括能量、對比度、頻譜特性等。這些特征有助于描述圖像的頻域特性。

3. 質(zhì)量評分：使用提取的特征計算圖像的質(zhì)量評分。評分通常是一個單一的值，表示圖像的質(zhì)量，較高的分數(shù)表示較高的質(zhì)量，較低的分數(shù)表示較低的質(zhì)量。

WaDIQaM 可以用于各種圖像處理和傳輸任務(wù)中，特別是在壓縮圖像、視頻傳輸、圖像增強和圖像復(fù)原等領(lǐng)域。通過分析圖像的頻域特征，WaDIQaM 可以幫助自動化地檢測圖像失真和損壞，從而提高圖像傳輸和處理的質(zhì)量。

九、 BRISQUE

BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是一種用于圖像質(zhì)量評估的盲評價（不需要參考圖像）模型。它旨在自動化地評估數(shù)字圖像的質(zhì)量，而不依賴于原始高質(zhì)量圖像（參考圖像）。

BRISQUE 是一種基于統(tǒng)計特征的圖像質(zhì)量評估方法，它使用了圖像的局部和全局統(tǒng)計特征，通過分析這些特征來估計圖像的失真程度。以下是 BRISQUE 的一些關(guān)鍵特點和工作原理：

1. 特征提取：BRISQUE 首先對待評估的圖像應(yīng)用局部和全局的統(tǒng)計特征提取算法。這些特征可能包括圖像的均值、方差、梯度信息、對比度、顏色分布等。

2. 失真建模：BRISQUE 使用了一個模型來建模原始圖像和失真圖像之間的差異。這個模型考慮了不同特征之間的關(guān)聯(lián)性，并計算出圖像的失真度。

3. 質(zhì)量評分：BRISQUE 輸出一個質(zhì)量評分，表示圖像的失真程度。較低的分數(shù)通常表示圖像質(zhì)量較高，而較高的分數(shù)表示圖像可能存在較大的失真。

4. 訓(xùn)練和測試：BRISQUE 模型通常在一個大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫上進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)特征與圖像質(zhì)量之間的關(guān)系。然后，該模型可以用于對新的圖像進行質(zhì)量評估，而不需要參考圖像。

BRISQUE 在圖像處理、圖像傳輸和圖像增強等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用。它是一種無參考圖像質(zhì)量評估方法，可以自動化地檢測和評估圖像的失真，從而幫助改進圖像處理和傳輸任務(wù)的質(zhì)量控制。