【摘 要】
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无参考图像质量评估方法一直是图像质量研究所关注的重点。本文针对无参考图像质量评估问题,在当前被广泛接受的DIIVINE图像质量评估方法基础上进行了深入的研究,研究发现经
【基金项目】
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国家863项目(2015AA043102);国家自然科学基金(61305050);江苏省自然科学基金(BK2012236)
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无参考图像质量评估方法一直是图像质量研究所关注的重点。本文针对无参考图像质量评估问题,在当前被广泛接受的DIIVINE图像质量评估方法基础上进行了深入的研究,研究发现经典的DIIVINE方法中使用了过多的统计特征量,由于统计量无差别的使用影响了方法的预测性能。基于此,利用主成分分析（PCA）算法对该特征向量进行降维,得到＂精简的特征向量＂,用此向量可以达到更好的分类性能和评估性能。试验证明,在图像数据库上,该算法表现出较好的预测性能,其性能优于其他主流的无参考图像评估算法。
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