A NR-IQA metric, IL-NIQE

资 源 简 介

A NR-IQA metric, IL-NIQE

详 情 说 明

IL-NIQE（Integrated Local Natural Image Quality Evaluator）是一种无需参考图像的非主观图像质量评估（NR-IQA）方法。该方法源于2015年发表在IEEE图像处理汇刊的论文，其核心思想是通过构建自然场景统计特征库来实现盲评。

该方法的特点在于采用多阶段特征提取策略：首先在局部块级别提取自然图像统计特征（如亮度、对比度、纹理等），然后通过集成学习将局部特征与全局质量预测关联。相比传统NR-IQA算法，IL-NIQE显著提升了跨失真类型的评估鲁棒性。

实现流程包含三个关键模块：离线训练阶段构建自然图像特征字典，在线评估阶段提取待测图像特征矩阵，最后通过预训练的质量回归模型输出质量分数。研究团队提供的资源包包含完整的训练模型、测试数据集和MATLAB示例（如demo_WSC.m），该示例演示了计算两幅图像相似度的典型应用场景。

这种方法特别适用于真实场景下的质量评估，例如监控视频诊断或移动端图像处理，因为其完全不依赖原始参考图像，且对多种失真类型（如JPEG压缩、噪声、模糊）具有一致性评价能力。