【摘 要】
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针对彩色图像质量无法实时评价及优化的问题，提出了基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化算法。该算法首先利用K-均值聚类的方式构建样本数据集；然后通过待评价图像与聚类数
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975008);重庆市研究生科研创新项目(CYS17235)
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针对彩色图像质量无法实时评价及优化的问题，提出了基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化算法。该算法首先利用K-均值聚类的方式构建样本数据集；然后通过待评价图像与聚类数据集之间的相似性来构建特征集；之后再将待优化图像与聚类数据集之间进行融合，对融合后的矩阵进行PCA变换实现了图像质量的优化；通过实验证明，所提评价算法与人眼主观视觉具有较好的一致性；同时，还能通过评价结果实现图像质量的自适应优化。
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