【摘 要】
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为了提高无参考图像质量评价方法的评价性能,提出了一种应用图像再模糊理论的图像质量评价算法。将待测图像经过再模糊化处理,利用模糊前后两张图像的差异提取图像的局部特征和全局特征,共同构建多维特征向量,并采用支持向量回归(SVR)的方法实现图像无参考质量评价。在公开的图像数据库中进行测试实验,结果表明:所提图像质量评价方法具有较高的准确性和较好的泛化能力,与人的主观评价具有较好的一致性。
【机 构】
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中南大学高性能复杂制造国家重点实验室,中南大学机电工程学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB035400)。
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为了提高无参考图像质量评价方法的评价性能,提出了一种应用图像再模糊理论的图像质量评价算法。将待测图像经过再模糊化处理,利用模糊前后两张图像的差异提取图像的局部特征和全局特征,共同构建多维特征向量,并采用支持向量回归(SVR)的方法实现图像无参考质量评价。在公开的图像数据库中进行测试实验,结果表明:所提图像质量评价方法具有较高的准确性和较好的泛化能力,与人的主观评价具有较好的一致性。
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