模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价

摘要：

为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法, 本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法. 该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量. 首先, 通过对待测图像进行人工模糊, 获得不同模糊程度的图像. 然后, 通过视网膜模型提取图像的细节信息. 接着, 采用奇异值分解用来获得图像的内部结构信息. 之后, 将待测图像与其它不同模糊度图像之间的细节相似度和奇异值相似度作为度量图像模糊度的特征向量. 最后, 将这些度量特征向量输入支持向量回归模型(SVR)进行训练, 获得最终的图像质量评估模型.在常用数据库上的实验结果表明, 该方法与人眼主观视觉感知的一致性优于比较方法.

关键词：无参考图像质量评价、视觉感知模型、视网膜模型、奇异值分解、支持向量机回归模型(SVR)

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41;TN911.73;TP181

资助基金：中央财政支持地方高校发展专项2017L3009

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：306-310