【摘 要】
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图像质量评价作为图像处理领域的一项基础研究,旨在设计一种自动评估图像质量,并达到与主观评价得分相一致的客观评价算法.真实场景的图像在成像、传输和处理等环节不可避免
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图像质量评价作为图像处理领域的一项基础研究,旨在设计一种自动评估图像质量,并达到与主观评价得分相一致的客观评价算法.真实场景的图像在成像、传输和处理等环节不可避免地发生失真现象,提出能够满足实际应用需求的图像质量评价方法是一项具有挑战性的研究.传统的评价算法直接进行加权池化处理,使得每个特征的重要性不能很好地被反映.基于此,一些机器学习方法不断地运用于图像质量评价算法中.本文主要通过将图像底层特征和机器学习方法相结合,提出了两种图像质量评价方法.(1)提出了一种基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法.该方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻画图像的颜色信息和空间结构信息;在频域上提取log-Gabor滤波器组响应后的纹理细节信息,以及空间频率特征,将二者作为联合特征.然后利用随机森林学习特征向量与主观意见得分之间的映射关系,预测客观质量得分.最后在TID2013、TID2008和CSIQ三个标准数据库上的实验结果表明,所提方法综合评价性能优于目前主流的全参考评价算法,尤其在TID2013数据库上皮尔逊线性相关系数值达到了 0.9397.(2)提出了基于两种机器学习方法的无参考图像质量评价算法.该方法首先在梯度图上提取局部二值模式,并利用其梯度加权直方图来描述图像结构和对比度信息;其次提取非对称广义高斯分布的自然场景统计特征,模拟人类视觉系统对图像局部规律的敏感程度;然后分别采用随机森林和支持向量机建立回归模型;最后在TID2008和CSIQ数据库上对具有四种失真类型(JPEG-2000,JPEG,WN,GB)的自然图像进行了实验,在LIVE、CSIQ、TID2013、真实场景失真数据库LIVEWC、图像对比度增强数据库CID2013上对所有失真图像进行了大量的数值实验.结果表明,与目前主流的无参考图像质量评价方法相比,所提方法在测试数据库上都表现出较好的评价性能,具有较强的竞争力.其中在LIVE数据库上的皮尔逊线性相关系数达到了 0.996,在CID2013 上为 0.8471.
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