基于掩盖效应和梯度信息的无参考噪声图像质量评价改进算法

摘要：

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).应用该算法在LIVE和TID2008图像质量评价数据库上对多种噪声类型图像进行实验,结果显示其较目前主流评价算法保有很强竞争力,对传统算法改进效果显著,与人眼主观感受一致性高,普适于多种噪声类型.

关键词：无参考图像质量评价、掩盖效应、噪声检测、梯度信息

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2019-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：210-218