基于视觉显著性和感知相似性的全参考图像质量评价方法

摘要：

目的 图像质量评价(IQA)旨在使用计算模型自动衡量和评价图像质量,以代替人类视觉系统的主观意见,并应用到相关实际问题中.方法 首先将参考图像与失真图像进行输入,使用视觉显著性模型计算图像局部相似度的特征映射,并在质量得分池化阶段作为加权函数,同时,针对视觉显著性图作为单一特征映射的不足,增加了梯度幅度,然后将图像进行颜色空间的转化提取颜色特征,最后分配相应的权重来计算图像相似度.结果 在4个大型数据集上的对比测试显示,在保持适度计算复杂度的同时,VSPSI相比其他有代表性的模型在预测精度上得到了一定的提升,特别是在TID2013数据集上的SROCC达到了0.9055.结论 研究结果表明,VSPSI是一个性能优良的IQA方法,在不同数据集和不同失真类型中都有良好的表现,具有较强的鲁棒性,可胜任多类失真图像的客观质量评价,同时可通过优化视觉显著性模型进一步提升VSPSI的性能.

关键词：图像质量评价、视觉显著性、人类视觉系统

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73

资助基金：一流专科高等职业教育专业建设项目2020ylxm–1

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：239-248