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| 视觉显著性引导的局部图像质量度量 | |
| 摘 要： | 全参考图像质量评价通常包括局部图像质量度量和池化(pooling)两个阶段.经典的基于视觉显著性(visual saliency, VS)的评价算法,将VS用于池化阶段,利用VS对相似度谱(similarity map)作加权平均,强调显著性强的区域对整体图像质量的贡献大,而显著性弱的区域对整体图像质量的贡献小.与经典方法不同,本文将VS用于局部图像质量度量阶段,利用VS自适应地调节局部图像质量的计算,强调人类视觉系统感知到的局部质量退化由客观退化程度和显著性共同决定.本文的主要贡献包括:(1)提出了一种视觉显著性引导的局部图像质量度量框架;(2)在此框架内,对之前发表于IEEE Signal Processing Letters的ESSIM(edge strength similarity)算法进行了扩展,提出了VS引导的ESSIM算法(VS-ESSIM).在测试数据库TID2013, TID2008和CSIQ上的实验结果表明,提出的算法能够提高对图像质量的预测精度,获得与主观评价结果更好的一致性. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |