基于局部高斯加权融合的图像质量评价

摘要：

针对图像质量的局部评价融合问题,基于结构相似度(SSIM)评价算法,研究各种类型滤波器加权因子、滤波器窗口尺度及滤波器标准差参数对SSIM算法性能的影响.基于参数优化的高斯滤波器加权因子,改进峰值信噪比(PSNR)和奇异值分解(M_SVD)2种图像质量客观评价算法,通过优化的高斯权重对图像子块进行局部评价,在融合局部评价结果的基础上获得总体评价结果.实验结果表明,改进PSNR算法的预测斯皮尔曼等级相关系数、皮尔逊相关系数和均方根误差评价指标分别提高了3.78％,2.40％和2.02％,改进M_SVD算法的对应指标分别提升了1.78％,0.67％和4.99％,具有较高的评价稳定性和实时性.

关键词：计算机视觉、图像质量评价、图像滤波器、高斯加权、结构相似度

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61475075,61271238;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20123223110003;江苏省普通高校研究生科研创新计划基金资助项目CXZZ012_0467;江苏省高校自然科学研究基金资助项目11KJA510002

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：237-242