【摘 要】
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为了衡量图像的降质程度,充分考虑像素间的相关性,提出了一种基于差异激励的无参考图像质量评价算法。该算法根据韦伯定律求得差异激励图,并依据各向异性得到差异激励的梯度
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆邮电大学通信与信息工程学院
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为了衡量图像的降质程度,充分考虑像素间的相关性,提出了一种基于差异激励的无参考图像质量评价算法。该算法根据韦伯定律求得差异激励图,并依据各向异性得到差异激励的梯度映射图;然后量化差异激励得到差异量化图,并分别与差异激励图与梯度映射图进行加权融合;最后利用求得的特征,通过支持向量回归(Support vector regression, SVR)预测得出图像质量的客观评价值.在LIVE、MLIVE、MDID2 013和MDID2 016等多个数据库中测试显示,该算法稳定性强,复杂度低,能准确反映人类对图像质量的视觉感知效果.
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