一种新的利用梯度信息的图像质量评价模型

被引：17

作者：

马旭东 ^{[1
,2
]}

闫利 ^{[1
]}

曹纬 ^{[2
]}

李武岐 ^{[2
]}

王昱 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉大学测绘学院

[2] 部队

[3] 西安测绘研究所

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2014年 / 39卷 / 12期

关键词：

图像质量评价; 结构相似度(SSIM); 梯度相似度(GSIM); 梯度算子;

D O I：

10.13203/j.whugis20130646

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种将图像的梯度幅值、相位以及结构相似度(SSIM)三者相结合的图像质量评价新模型——梯度相似度(GSIM)模型,以及基于该模型的图像质量评价算法。新模型与SSIM模型及基于梯度的模型相比,不仅包含亮度、对比度和结构三部分信息,同时增加了梯度相位信息。通过对LIVE图像数据库的982幅失真图像和924幅遥感压缩影像的实验,结果显示新模型的性能优于其他模型。与SSIM等模型相比,新模型能真实反映失真图像的视觉感知质量,具有较高的评价可靠性。

引用

页码：1412 / 1418

页数：7

共 9 条

[1] 基于梯度方向信息的医学图像质量评价方法研究 [J].