10.3969/j.issn.1000-3428.2013.04.061
基于稀疏表示的图像模糊度评价方法
根据自然图像稀疏表示基函数类似V1区简单细胞感受野的反应特性,以及系数反映神经元响应程度的特性,提出基于稀疏表示的图像模糊度评价方法.将输入图像分成互不重叠的块,采用训练好的词典对各块进行稀疏分解,并计算每块的关注度系数.将每块稀疏系数的p范数与关注度系数的加权和作为模糊度评价的依据.实验结果表明,该算法计算的模糊度相对于图像的模糊程度是单调的,具有较好的抗噪性,符合人眼视觉系统特性.
图像质量评价、模糊度、图像稀疏表示、向量范数、人眼视觉系统、感受野
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
教育部博士点基金资助项目20070151014;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目2012JC038
2013-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
267-271