MATLAB的PIQE函数是否错误？

Question

我正在尝试为图像超分辨率训练一个深度学习模型，我想把PIQE score作为一个损失函数来实现。因为我将使用pytorch来训练模型，所以我尝试用自己的Python实现算法来计算PIQE分数

作为第一步，我查看了MATLAB implementation of piqe（链接将您带到主页，但我正在查看源代码），以了解它是如何完成的，然后将其改编为Python。然而，有一件事困扰着我

PIQE分数首先通过以下公式计算平均减影对比度归一化系数：

但该步骤的matlab代码如下所示：

mu = imgaussfilt(ipImage,7/6,'FilterSize',7,'Padding','replicate');
sigma = sqrt(abs(imgaussfilt(ipImage.*ipImage,7/6,'FilterSize',7,'Padding','replicate') - mu.*mu));
imnorm = (ipImage-mu)./(sigma+1);

我对方差sigma的计算感到困惑。在本文的算法中，在每个像素处，计算7x7邻域的平均值，然后从所述7x7邻域的每个值中减去。然后，将差值平方并乘以其相应的高斯权重w（k，l）

相反，MATLAB算法将高斯加权（通过使用imgausssfilt）与平方像素值相乘，然后从该矩阵中减去平方平均值，取该运算的绝对值。如果我错了，请纠正我，但这不是一个错误使用（a-b）²=a²-b²的案例吗？

基本上，我的问题是，你能否确认我之前说的是真的，还是我误解了MATLAB代码。提前谢谢

Answer 1

我理解你为什么感到困惑，但两者都是对的。它使用经典的身份

Var（X）=E[（X-E（X））^2]=E（X^2）-E（X）^2

只需将你的（I-mu）^2相乘，并将结果与mu的定义进行比较，你就会看到它们被取消