【摘 要】
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在信息数字化时代,图像已遍及人类生活和工作的各个领域。在图像处理和应用领域建立有效的图像质量评价体系具有重大意义。无参考图像质量评价不仅满足客观需要,而且有实现的
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在信息数字化时代,图像已遍及人类生活和工作的各个领域。在图像处理和应用领域建立有效的图像质量评价体系具有重大意义。无参考图像质量评价不仅满足客观需要,而且有实现的可能性,越来越受到相关研究人员的重视。图像的统计特性是设计无参考图像质量评价算法的主要依据,但是对图像的统计特性的研究目前仍处于低级阶段,现有的模型过于单一。研究表明:人类认知尤其是视觉认知是分层次进行的,可以通过学习数据内在隐含因素,建立模型以解决视觉感知的计算问题。把机器学习引入到无参考图像质量评价算法中来,有利于对图像的底层自然统计特性的进行更深入的研究。概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)是“无监督”机器学习中具有代表性的一种主题模型,现已广泛应用于包括场景分类及行为分析等计算机视觉的热点研究中。本文把PLSA引入到无参考客观图像质量评价中,提出基于PLSA的图像质量评价方法。首先利用合理的视觉单词整合复杂的底层特征;然后利用统计的方法建立“图像-潜在语义-视觉单词”之间的条件概率分布模型(主题模型),以发现图像的潜在语义结构;最后,根据潜在语义的分布情况,对图像进行无参考客观质量评价。本文先从特定失真类型图像的评价入手,提出了基于PLSA的模糊图像质量评价方法和基于PLSA的高斯噪声图像质量评价方法,取得了良好的效果。然后向针对多失真类型的图像的质量评价方法进行扩展优化,提出了基于PLSA的针对多种失真类型图像质量评价方法,提高了算法的实用性。
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