【摘 要】
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针对目前大多数噪声图像质量评价算法借助域变换或机器学习所带来的运算量大、训练过程繁复等弊端,以及依赖人工设置固定阈值存在普适性不佳的问题,该文改进了一种基于掩盖效应的空域噪声图像质量评价算法。首先依据Hosaka原理提出层递进的分块规则,将图像分成与其内容频率分布高低相符的不同尺寸的子块并赋予相应的掩盖权值;然后通过提取像素点梯度信息,经两步检噪实现子块噪点甄别;再使用掩盖权值对子块噪声污染指标加
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划(2016YFC0107113),重庆市重点产业共性关键技术创新专项(CSTC2015ZDCY-ZTZXX0002).
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针对目前大多数噪声图像质量评价算法借助域变换或机器学习所带来的运算量大、训练过程繁复等弊端,以及依赖人工设置固定阈值存在普适性不佳的问题,该文改进了一种基于掩盖效应的空域噪声图像质量评价算法。首先依据Hosaka原理提出层递进的分块规则,将图像分成与其内容频率分布高低相符的不同尺寸的子块并赋予相应的掩盖权值;然后通过提取像素点梯度信息,经两步检噪实现子块噪点甄别;再使用掩盖权值对子块噪声污染指标加权得到初步质量评价结果;最终修正和归一化后为整图质量评价结果——改进的无参考峰值信噪比(MNRPSNR)
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