结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价

摘要：

目的 为了更有效地评价各种失真类型的图像,提出了一种新颖的通用型无参考图像质量评价方法,它采取学习感知特征和空域自然统计特征相结合的方法来构建图像质量评价模型.方法 在提取显著分块的36个空域自然统计特征的基础上,增加基于相位一致性熵、基于相位一致性均值、梯度均值以及失真图像的熵4个感知特征,采用支持向量机回归的学习方式来构建图像特征与人的主观分数的映射关系,进而根据所提取特征预测图像质量.结果 在LIVE图像库上的实验结果表明,本文方法预测质量分数与人的主观分数具有较高的一致性,基本呈线性关系,鲁棒性较好,运行时间较短,综合性能较好.结论 本文方法预测性能较好,特征选取合理,学习方法有效.

关键词：无参考图像质量评价、感知特征、统计特征、支持向量机回归

所属期刊栏目：19

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目61273251;民用航天“十二五”预先研究项目D040201;中国航天科技集团公司科技创新基金项目CASC05131418

在线出版日期：2014-07-11（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：859-867