多核学习纹理特征的无参考图像质量评价

摘要：

由于多种失真类型灰度-共生矩阵特征的不规则性，单核方法无法取得理想结果，从而提出了一种基于多核学习，针对多种失真类型的无参考图像质量评价方法。首先对灰度图像进行相位一致和结构张量变换，得到相位一致图和结构张量图，然后分别对它们提取灰度-梯度共生矩阵二次统计特征，最后将提取的特征输入到高效的分层多核学习机进行训练学习，预测得到图像的质量评分。多图像库多次随机实验结果表明，新方法结果与主观评价值有较好的一致性，并具有较好的推广性。

关键词：无参考图像质量评价、多核学习、灰度-梯度共生矩阵、结构张量、相位一致

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61170120;the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No. BK2011147;the Prospective Research Project of Jiangsu Province under Grant No. BY2013015-41

在线出版日期：2015-01-22（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：1517-1524