【摘 要】
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为了客观地预测超分辨率重构图像的质量,提出了一种基于多阶结构表示的超分辨率重构图像无参考质量评价方法。利用多阶导数信息表示超分辨率重构图像的主要结构和细微纹理,并利用局部二值模式提取超分辨率重构图像的多阶结构特征;结合主观分数,利用随机森林回归训练图像质量预测模型,再利用模型预测待测图像的质量。为了证明该算法的有效性和优越性,对比实验在一个大尺度超分辨率图像数据库上进行。该算法的斯皮尔曼相关系数和
【机 构】
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徐州工程学院信电工程学院,成都理工大学工程技术学院
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为了客观地预测超分辨率重构图像的质量,提出了一种基于多阶结构表示的超分辨率重构图像无参考质量评价方法。利用多阶导数信息表示超分辨率重构图像的主要结构和细微纹理,并利用局部二值模式提取超分辨率重构图像的多阶结构特征;结合主观分数,利用随机森林回归训练图像质量预测模型,再利用模型预测待测图像的质量。为了证明该算法的有效性和优越性,对比实验在一个大尺度超分辨率图像数据库上进行。该算法的斯皮尔曼相关系数和皮尔森线性相关系数分别为0.910 3和0.918 3。实验结果表明,该算法优于现有的无参考质量评价算法
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