【摘 要】
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为了更好地利用人类视觉系统特性,采用已经被证明在人类视觉系统中具有重要作用的感知分组策略来设计图像质量评价模型.与目前的基于固定窗口的方法不同,所提方法通过将感知
【机 构】
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东南大学影像科学与技术实验室,IETRLab（UMRCNRS6164）,南京理工大学计算机科学与工程学院,山东省肿瘤医院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（No.81272501）, the National Basic Research Program of China（973Program）（No.2011CB707904）, Taishan Scholars Program of Shandong Province,China（No.ts20120
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为了更好地利用人类视觉系统特性,采用已经被证明在人类视觉系统中具有重要作用的感知分组策略来设计图像质量评价模型.与目前的基于固定窗口的方法不同,所提方法通过将感知分组策略融入图像质量评价中,实现了以一种自适应窗口的方式来评价图像质量.算法流程如下：首先,通过超像素方法将相似像素尽最大限度地聚集到一组;其次,对参考图像和失真图像的对应超像素进行基于结构相似度的计算;最后,综合图像中的所有超像素的相似性得到最终的评价结果.在3个图像数据库（LIVE,IVC和MICT）上的实验结果显示,该方法具有很好的预测性能
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