基于GRNN的模糊图像盲评价

摘要：

目的 针对高斯模糊这种失真类型,提出一种盲评价算法.方法 从权威的图库中选取高斯模糊图片,提取梯度,并对梯度图进行快速傅里叶转换(FFT),得到频谱,对原图、梯度图、频谱进行运算,提取出边缘强度、方差、梯度熵,作为每幅图的特性向量.通过GRNN构建可以计算出图片的差分平均意见得分(DMOS)值,即输入特征值,输出计算DMOS值.结果 该算法的Spearaman秩相关系数(SROCC)达到了0.9086,Perason线性相关系数(PLCC)高达0.9033;与一些常见的算法相比,所运算产生的SROCC和PLCC值也更高.结论 使用CSIQ与LIVE图库的高斯模糊部分,在Matlab的环境下进行运算后得到的结果表明,计算产生的DMOS与由人评判产生的DMOS值相似度高,与眼睛判断结果较为接近.

关键词：模糊图像质量、盲评价、梯度、GRNN

所属期刊栏目：37

分类号：TS801.3;TS807(印刷工业)

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：195-200