【摘 要】
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针对图像质量评价问题,从自然图像统计与SVD角度出发,提出一种通用无参考图像质量评价方法.方法对待测失真图像进行局部归一化,利用奇异值分解提取图像高频信息,采用非对称广义高斯分布进行模拟高频信息的自然图像统计特征,构建图像质量特征向量;利用支持向量机构建图像质量回归模型,实现图像质量评价.通过在LIVE2图像质量评价数据库的大量实验表明,方法能够有效评价不同失真类型的图像质量;与现有经典的无参考通用图像质量评价方法相比,方法的评价结果与人眼主观评价具有更高的一致性,并具有较低的数据依赖性.
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十七研究所 河南郑州 450000;空装驻郑州地区军代室 河南郑州 450000
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针对图像质量评价问题,从自然图像统计与SVD角度出发,提出一种通用无参考图像质量评价方法.方法对待测失真图像进行局部归一化,利用奇异值分解提取图像高频信息,采用非对称广义高斯分布进行模拟高频信息的自然图像统计特征,构建图像质量特征向量;利用支持向量机构建图像质量回归模型,实现图像质量评价.通过在LIVE2图像质量评价数据库的大量实验表明,方法能够有效评价不同失真类型的图像质量;与现有经典的无参考通用图像质量评价方法相比,方法的评价结果与人眼主观评价具有更高的一致性,并具有较低的数据依赖性.
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