融合梯度信息与HVS滤波器的无参考清晰度评价

摘要：

目的 目前无参考图像质量评价算法的性能存在较大的提升空间,为了提高清晰度评价技术,提出了一种基于梯度信息与HVS滤波器的无参考清晰度评价算法(GI-F).方法 该算法首先利用梯度算子计算各像素点的梯度信息,再通过HVS滤波器得到加权和作为图像的清晰度指标.结果 在公开数据库LIVE、TID2008和CSIQ 上进行的实验,GI-F与S3(Spectral and Spatial Sharpness)、CPBD (Cumulative Probability of Blur Detection)和LPC-SI(Local Phase Coherence-based Sharpness Index)相比,性能指标RMSE(Root Mean Squared Error)、PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)和SROCC(Spearman Rank-Order Correlation Coefficient)分别提升了20.66％、4.61％和3.33％;同时GI-F还具有更低的计算复杂度,即使与目前最好的BRISQUE(Blind/Referenceless Image Spatial QUalityEvaluator)算法相比,耗时也降低了79.72％.结论 该算法只需耗费更少的时间即可计算出与人眼感知更加接近的客观清晰度指标,可广泛用于无参考图像情况下的清晰度指标计算场合,同时还可以通过并行计算进一步降低其计算时间.

关键词：图像质量评价、无参考清晰度评价、梯度信息、人眼视觉系统(HVS)、高通滤波器、自动聚焦

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分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目61007012;国家科技支撑计划项目2012BAF07B05-3;浙江省自然科学基金项目LY12F05007National Natural Science Foundation of China61007012;National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science and Technology of China2012BAF07B05-3;Natural Science Foundation of Zhejiang Province, ChinaLY12F05007

在线出版日期：2015-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1446-1452