【摘 要】
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客观图像质量评估是在人类视觉系统（HVS）的基础上,运用数学和计算理论对输出图像的好坏使用计算机或者电子设备进行评估。怎么能够结合人类眼睛视觉功能的感知特性,从图像提取独特的图像特征来评估失真图像的质量好坏,是图像处理领域的一个经典内容。论文根据人眼对图像结构和纹理更为敏感的视觉特性的,提出一种新的基于奇异值加权重建和透射图相结合的全参考图像质量评估方法。具体创新如下:与普通的客观图像质量评估算法
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客观图像质量评估是在人类视觉系统（HVS）的基础上,运用数学和计算理论对输出图像的好坏使用计算机或者电子设备进行评估。怎么能够结合人类眼睛视觉功能的感知特性,从图像提取独特的图像特征来评估失真图像的质量好坏,是图像处理领域的一个经典内容。论文根据人眼对图像结构和纹理更为敏感的视觉特性的,提出一种新的基于奇异值加权重建和透射图相结合的全参考图像质量评估方法。具体创新如下:与普通的客观图像质量评估算法不同的是,直接在原始图像提取局部特征,论文构建图像的加权奇异值（SVD）重建透射图,并从中提取局部信息。为凸显图像的结构信息,先对图像进行SVD分解,随后对子图像进行加权重建,为更好地提取图像的纹理和对比度特征,论文进一步将加权重建图像和透射图相结合,从其透射图上提取局部特征。在局部特征提取时使用了具有亮度和色度信息的LMN色彩空间,论文根据奇异值对图像对比度的敏感,将图像分成4*4的局部区域块,提取局部区域亮度通道L的第二到第四个奇异值,将其作为对比度特征,提取L的左右奇异向量作为纹理特征,并从M、N两个颜色通道提取色彩特征,分别计算三种特征相似度,在pooling时将各分量组合,并使用奇异值代替空间频率的对比度敏感函数Wc计算,得到最终的图像质量评估得分。论文所提出的方法在四大数据库（TID2013、TID2008、LIVE和CSIQ）上进行了评估,并与其他九种流行的全参考图像质量评估方法进行了对比,实验结果表明,论文提出的方法表现出了较好的综合性能,尤其是对高频噪声、高斯模糊、非偏模式噪声、乘性高斯噪声等失真类型评估效果较好。
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