【摘 要】
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针对传统图像质量评价算法特征单一，全局和局部特征相关性不高的问题，从人眼视觉特性出发，结合图像全局特征与局部特征，提出一种基于视觉特性的图像质量评价算法。该算法首先依据人眼视觉对亮度的响应和位置信息将图像划分各个视觉区域，根据亮度和位置信息分割小区域，再利用颜色和位置信息将小区域合并，生成视觉仿生区域；其次利用区域内的颜色分布表示局部特征，利用区域之间的KL距离（kullback-leibler
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0832301）；
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针对传统图像质量评价算法特征单一，全局和局部特征相关性不高的问题，从人眼视觉特性出发，结合图像全局特征与局部特征，提出一种基于视觉特性的图像质量评价算法。该算法首先依据人眼视觉对亮度的响应和位置信息将图像划分各个视觉区域，根据亮度和位置信息分割小区域，再利用颜色和位置信息将小区域合并，生成视觉仿生区域；其次利用区域内的颜色分布表示局部特征，利用区域之间的KL距离（kullback-leibler divergence）表示全局特征，计算图像任意空间近邻区域颜色分布的KL距离构建二元关系矩阵，即图像区域颜色相似性矩阵；最后将矩阵进行奇异值分解，提取矩阵的相似性信息，构造图像质量评价指标。在三个公开图像数据库LIVE，CSIQ，TID2008上进行测试，与PSNR，SSIM，BRISQUE，BIQI等模型相比，该模型的线性皮尔森系数，斯皮尔曼系数，肯德尔等级相关系数，均取得稳定且优异的结果。该方法在LIVE和CSIQ数据库上的PLCC，SROCC和KROCC分别为0.9590，0.9478，0.8653和0.9404，0.9388，0.8017。实验结果表明，评价结果与人眼主观质量评价结果有高度的一致性，能够较好的评价图像质量。
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