【摘 要】
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结构相似度（SSIM）是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是SSIM对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于SSIM的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目(613XXX0301);中国博士后科学基金资助项目(2013M542467)
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结构相似度（SSIM）是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是SSIM对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于SSIM的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换（DCT）域的纹理结构相似度质量评价（TSSIM）。该评价方法在DCT域中提取图像的纹理信息,并通过改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算TSSIM值。实验结果表明,该方法得到的Pearson相关系数为0.893 42,Spearman等级相关系数为0.92
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