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图像质量评价是图像处理与计算机视觉一个重要研究方向,近年来虽然出现了许多不同的基于人类视觉系统的评价方法,如SSIM,IFC,VSNR等。这些算法都提高了评价准确率但仍留有较大可以提升的空间,而且他们大多只针对图像的灰度信息,简单地将彩色信息丢弃,而人眼会根据图像的灰度和色彩两个方面去识别和评价图像。为了满足人眼视觉感受需要自然化归一化处理图像,并且通过色彩等多个尺度提取图像显著特征,赋予合适的权重来重新计算图像的结构相似性,最终做出更精确的图像质量评价。