【摘 要】
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针对现有图像质量评估方法不能有效评价所有失真类型图像、计算量大等问题进行了研究,受人眼视觉特性的启发,提出了一种新的基于图像边缘结构相似性的全参考质量评价方法。该方法利用图像边缘梯度对图像失真的敏感性不同,通过Prewitt算子计算水平和竖直方向梯度向量绝对值和,进而定义了两种基于边缘结构相似性的图像质量评价标准:图像梯度结构相似度均值(GSSM)和图像梯度结构相似度标准差(GSSD)。标准图像数
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所光电信息技术研究室
【基金项目】
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基金项目：中国科学院国防科技创新基金资助项目（CXJJ-14-Z65）
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针对现有图像质量评估方法不能有效评价所有失真类型图像、计算量大等问题进行了研究,受人眼视觉特性的启发,提出了一种新的基于图像边缘结构相似性的全参考质量评价方法。该方法利用图像边缘梯度对图像失真的敏感性不同,通过Prewitt算子计算水平和竖直方向梯度向量绝对值和,进而定义了两种基于边缘结构相似性的图像质量评价标准:图像梯度结构相似度均值(GSSM)和图像梯度结构相似度标准差(GSSD)。标准图像数据库上的实验结果表明,GSSD方法优于GSSM和现有的全参考图象质量评价方法,主客观分值一致性好,并且计
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