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Private GIT Repository
modif finale lnivs + keywords
[these_gilles.git] / SFF / CSIQ.m
1 % =================================================================\r
2 %  Sparse Feature Fidelity (SFF)\r
3 %  on CSIQ database\r
4 %  Copyright(c) 2013  Hua-wen Chang\r
5 %  All Rights Reserved.\r
6 % ----------------------------------------------------------------------\r
7 % Please refer to the following paper\r
8 %\r
9 % Hua-wen Chang, Hua Yang, Yong Gan, and Ming-hui Wang, "Sparse Feature Fidelity\r
10 % for Perceptual Image Quality Assessment", IEEE Transactions on Image Processing,\r
11 % vol. 22, no. 10, pp. 4007-4018, October 2013\r
12 % ----------------------------------------------------------------------\r
13 % =================================================================\r
14  function [OB,metrics] = CSIQ()\r
15  \r
16 load('CSIQ.mat');   % load database information and DMOS data\r
17 load('W.mat');      % load the feature detector, W\r
18 \r
19 Score = zeros(866,1);\r
20 h = waitbar(0,'Please wait...');\r
21 for iPoint = 1:866\r
22     %READ A REFERENCE IMAGE\r
23     Ir = imread(['D:\IMDB\CSIQ\src_imgs\' csiq_imTitle{iPoint,2} '.png']);\r
24     %READ A DISTORTED IMAGE\r
25     Id = imread(['D:\IMDB\CSIQ\dst_imgs\' csiq_imTitle{iPoint,1} '\' csiq_imTitle{iPoint,2} '.' csiq_imTitle{iPoint,1} '.' num2str(csiq_imDMOS(iPoint,1)) '.png']);\r
26 \r
27     Score(iPoint) = SFF(Ir,Id,W);\r
28     waitbar(iPoint/866);\r
29 end\r
30 close(h);\r
31 \r
32 SB = csiq_imDMOS(:,2);      % Subjective Score\r
33 OB = Score;                 % Objective Score\r
34 \r
35 metric_1 = corr(SB, OB, 'type', 'pearson');     % Pearson linear correlation coefficient (without mapping)\r
36 metric_2 = corr(SB, OB, 'type', 'spearman');    % Spearman rank-order correlation coefficient\r
37 metric_3 = corr(SB, OB, 'type', 'kendall');     % Kendall rank-order correlation coefficient\r
38 metrics = [metric_1;metric_2;metric_3];\r
39 figure,scatter(OB,SB,'*');\r