【摘 要】
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为了评价不同失真类型图像的质量,提出了一种基于兴趣区域和自然图像统计特性的无参考图像质量评价方法。该方法首先对Itti模型作出改进,然后利用改进的Itti模型提取失真图像
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学经济与管理学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金面上项目(No.2015CFB405);湖北省教育厅科学技术研究项目(No.Q20153003);湖北省高等学校省级教学研究项目(No.2016419)
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为了评价不同失真类型图像的质量,提出了一种基于兴趣区域和自然图像统计特性的无参考图像质量评价方法。该方法首先对Itti模型作出改进,然后利用改进的Itti模型提取失真图像的感兴趣区域和非感兴趣区域,接着在非下采样Contourlet域提取图像的统计特性,最后通过计算失真图像的不同区域与自然图像统计特性的差异来获得图像的质量分数。在LIVE数据集上与已有方法进行对比,实验结果表明,提出的方法和主观感知具有较好的一致性。
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