利用計(jì)算機(jī)算法對圖像的視覺質(zhì)量進(jìn)行量化和評估的過程，旨在通過均方誤差（MSE）、結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等指標(biāo)，為圖像壓縮、增強(qiáng)等處理系統(tǒng)提供客觀的、自動(dòng)的評價(jià)。

拍照很容易，但拍出好照片卻很難。這需要好的構(gòu)圖和好的光線。合適的鏡頭和高品質(zhì)的硬件可以帶來很大的不同。最重要的是，高質(zhì)量的照片需要良好的品味和判斷力。你需要一雙專家的眼睛。但是否有一個(gè)數(shù)學(xué)質(zhì)量衡量標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)成這種人類判斷力呢？

有些質(zhì)量指標(biāo)可以通過算法輕松捕獲。例如，我們可以查看像素捕獲的信息，并將圖像標(biāo)記為噪聲或模糊。另一方面，有些質(zhì)量指標(biāo)幾乎不可能被算法捕獲。例如，算法很難判斷需要文化背景的照片的質(zhì)量。

有一種科學(xué)方法稱為 BRISQUE（盲/無參考圖像空間質(zhì)量評估器），這是市場上廣為接受的無參考圖像質(zhì)量評分。此 API 是此方法的可擴(kuò)展且高性能的實(shí)現(xiàn)。

1. 全面的評估指標(biāo)：
   • APILayer圖像質(zhì)量評估提供了從傳統(tǒng)的全參考指標(biāo)（如PSNR、SSIM）到無參考指標(biāo)（如BRISQUE、NIQE）的廣泛選擇，還包括了基于深度學(xué)習(xí)的感知相似性指標(biāo)（如LPIPS），確保了對圖像質(zhì)量全面而準(zhǔn)確的評估。
2. 接近人類視覺的評估：
   • 引入的基于深度學(xué)習(xí)的指標(biāo)（如LPIPS）能夠更好地模擬人類視覺系統(tǒng)對圖像質(zhì)量的感知，從而提供更符合人類主觀感受的評估結(jié)果。
3. 易用性：
   • 提供了統(tǒng)一的腳本接口，用戶無需深入了解各個(gè)指標(biāo)的具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，即可快速上手并進(jìn)行批量圖像質(zhì)量評估實(shí)驗(yàn)，極大地簡化了使用流程。
4. 廣泛的應(yīng)用場景：
   • 支持多種應(yīng)用場景，包括圖像壓縮效果評估、超分辨率重建驗(yàn)證、網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量監(jiān)控等，滿足不同領(lǐng)域和需求的用戶。
5. 準(zhǔn)確性與可靠性：
   • 由于集成了多種流行的圖像質(zhì)量評估算法，并經(jīng)過優(yōu)化和驗(yàn)證，APILayer圖像質(zhì)量評估能夠提供準(zhǔn)確可靠的評估結(jié)果，為用戶提供有力的決策支持。