【摘 要】
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为了更加有效评价模糊图像的图像质量,提出一种基于梯度失真测度图和显著区域图的无参考模糊图像质量评价方法.首先,利用高斯低通滤波对待评价图像进行模糊化处理,以构造参考图像,并结合梯度相似度,得到能精细反映图像微小细节的反差和纹理变化的梯度失真测度图.然后,利用显著模型计算原模糊图像的显著性,采用自适应算法计算原模糊图像的特定显著性阈值,再通过二值化处理得到最终的显著区域图.最后,利用显著区域子块显著
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
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为了更加有效评价模糊图像的图像质量,提出一种基于梯度失真测度图和显著区域图的无参考模糊图像质量评价方法.首先,利用高斯低通滤波对待评价图像进行模糊化处理,以构造参考图像,并结合梯度相似度,得到能精细反映图像微小细节的反差和纹理变化的梯度失真测度图.然后,利用显著模型计算原模糊图像的显著性,采用自适应算法计算原模糊图像的特定显著性阈值,再通过二值化处理得到最终的显著区域图.最后,利用显著区域子块显著值加权得到模糊图像的最终评价结果.在LIVE、CSIQ和CID2013数据库上的实验结果表明,预测结果与
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