基于灰度共生矩阵相似图的图像质量评价方法

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针对图像质量评价(IQA)问题,提出一种基于灰度共生矩阵相似图(GLCMS)的方法。首先,分别得到参考图像和失真图像的灰度共生矩阵(GLCM);然后,求得此两幅灰度共生矩阵的相似图,并提取相似图的标准差和熵作为失真图像的特征向量;最后,将特征向量输入到支持向量回归(SVR)算法预测图像质量。TID数据库是专为评价图像质量而建立的,TID数据库上的实验结果表明,所提方法无论在训练集还是测试集上,与主观评价方法的斯皮尔曼相关系数和皮尔逊相关系数均达到0.93以上,表明此方法较好地符合人类视觉特性。该方法
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