【摘 要】
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针对雾、霾等天气导致监控图像质量降低的问题，提出一种基于特征融合的雾化图像质量评价方法。该方法首先提取雾化图像的梯度方向特征、梯度强度特征和亮度特征，计算雾化图像的局部梯度强度标准差和局部亮度标准差以分析图像降质所导致局部结构信息变化。其次，计算参考图像和失真图像不同类型特征之间的差异得到差异特征图。最后，融合不同类型的差异特征实现雾化图像质量的定量评价。为验证该方法的性能，分别在雾化图像数据库e
【机 构】
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南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（62101268）； 江苏省教育厅面上项目（20KJB510021）；
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针对雾、霾等天气导致监控图像质量降低的问题，提出一种基于特征融合的雾化图像质量评价方法。该方法首先提取雾化图像的梯度方向特征、梯度强度特征和亮度特征，计算雾化图像的局部梯度强度标准差和局部亮度标准差以分析图像降质所导致局部结构信息变化。其次，计算参考图像和失真图像不同类型特征之间的差异得到差异特征图。最后，融合不同类型的差异特征实现雾化图像质量的定量评价。为验证该方法的性能，分别在雾化图像数据库exBeDDE、公开自然场景图像数据库与公开截屏图像数据库上，将该方法与雾化图像数据库自带的雾化图像质量评价方法以及几种主流的全参考图像质量评价方法进行了性能比较。实验结果表明，该方法能够准确评价雾化图像的质量，适用于不同失真类型，与人眼主观评价结果有较高的一致性。
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