基于非负矩阵分解的彩色图像质量评价方法

摘要：

针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法.首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值.实验结果表明,该文方法在LIVE,CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现.3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法.这表明该文方法与主观感知有更好的关联度.

关键词：彩色图像质量评价、非负矩阵分解、视觉显著性

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金U1301257, 61171163, 61271270, 61271021, 61311140262, 61501270;浙江省自然科学基金LY14F010004, LY15F010005;浙江省重中之重学科开放基金 The National Natural Science Foundation of ChinaU1301257, 61171163, 61271270, 61271021, 61311140262, 61501270;Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of ChinaLY14F010004, LY15F010005;Open Fund of Zhejiang Provincial Key Academic Project

在线出版日期：2016-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：578-585