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为提高客观图像质量评价与主观图像质量评价的一致性,提出一种模拟人类感知图像质量过程中,由生理因素主导的前期过程和由心理因素主导的后期过程的IQA 方法. 人类感知图像信息的过程依赖于人脑的内部生成机制,它主动预测图像中易被感知的简单结构且忽略难以被感知的复杂结构. 此方法利用贝叶斯预测模型将输入图像分为易感知区域和难感知区域,对具有各异感知特征的两区域通过不同特征进行分别评估. 最后采用关于视觉显着性和亮度掩蔽的整体综合策略,对两组评估结果统一进行计算. 基于整体感知的综合策略和基于局部感知的保真度测量在此方法中互为补充.TID2008 等4 个通用评测数据库的实验结果,指出了该方法具有良好的预测精度和稳定性. 相似文献
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图像质量评价在图像采集、图像压缩、图像传输等领域有着广泛的应用,一直是图像处理领域的研究热点之一.本文提出了一种模拟人的视觉感知过程中的对不同区域敏感度不同的特点,针对待评图像进行分区域采用不同标准的全参考型图像质量评价算法.该算法首先对图像颜色空间由RGB转换到YIQ,使之更符合人类视觉特性;再对其亮度空间进行数学形态学的膨胀计算预处理,并用边缘检测算子标记出图像中所有的边缘像素点;根据5×5的邻域内是否包含边缘点将图像分为纹理区和平滑区域.针对包含边缘特征的纹理区域的结构参数采用梯度进行描述,参考图像和失真图像在像素点的方差表述像素点失真的敏感性;对于平滑区域的像素点采用对比度作为表征结构信息的变量,并使用基于视觉显著性的综合策略;结合失真和参考图像的视觉显著性矩阵、结构相似性矩阵SCR(x)、色彩饱和度相似性矩阵,可分别得到纹理区和平滑区的图像质量评价分区域结果.取两个分区域结果的均值,可得到最后的全图像质量评价指标SMC-IQA.该算法在CSIQ、TID2008和TID2013等3个通用的图像质量评价数据库上进行了实验.实验结果表明与主流的图像质量评测方法相比较,本文所提出的分区域多标准的全参考图像质量评价算法与主观评价的结果具有更好的一致性,更符合人类视觉系统的特性. 相似文献
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