【摘 要】
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为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法,本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法.该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量.首先,通过对待测图像进行人工模糊,获得不同模糊程度的图像.然后,通过视网膜模型提取图像的细节信息.接着,采用奇异值分解用来获得图像的内部结构信息.之后,将待测图像与其它不同模糊度图像之间的细节相似度和奇异值相似度作为度量图像模糊度的特征
【机 构】
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福建师范大学光电与信息工程学院,福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心
【基金项目】
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中央支持地方高校发展资金(2017L3009)。
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为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法,本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法.该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量.首先,通过对待测图像进行人工模糊,获得不同模糊程度的图像.然后,通过视网膜模型提取图像的细节信息.接着,采用奇异值分解用来获得图像的内部结构信息.之后,将待测图像与其它不同模糊度图像之间的细节相似度和奇异值相似度作为度量图像模糊度的特征向量.最后,将这些度量特征向量输入支持向量回归模型(SVR)进行训练,获得最终的图像质量评估模型.在常用
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