颜色通道下的无参考图像质量评价

摘要：

无参考图像质量评价是近年来的研究热点,目前常用的评价算法都是从灰度空间提取特征.为了增加颜色通道信息对图像质量的反馈,分别提取了RGB(Red,Green,Blue)、LAB(Luminosity,A,B)、HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间中各通道下的亮度去均值对比度归一化(MSCN)系数,并用非对称广义高斯分布模型(AGGD)拟合.对拟合得到的MSCN系数统计特征,用梯度提升回归算法训练,得到无参考图像质量评价模型,并将各颜色通道训练模型和灰度空间训练模型的预测分数与主观评分进行比较.结果 表明,相比灰度空间,部分颜色通道下的无参考图像质量评价模型的单调性、主客观一致性、稳定性都有一定提升,用RGB_B通道下提取的特征训练的模型性能最好,Pearson相关系数从0.63提升到0.70.

关键词：无参考图像质量评价、去均值对比度归一化系数、颜色通道、梯度提升回归

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-24（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：261-269