论文部分内容阅读
提出了一种针对模糊图像的无参考图像质量评价算法。首先,对图像进行高斯低通滤波变换产生参考图像,其次对高斯低通滤波前后的图像分别进行奇异值分解,然后构造公式计算图像高斯滤波前后的奇异值改变量作为图像的特征向量,最后应用广义回归神经网络模型对图像的特征向量进行训练学习,得到图像的模糊值。在3个图像数据库上的大量实验结果表明,新方法计算简单。预测得分与主观得分有较好的一致性,取得了比较好的评价指标。