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融合显著图和保真图的全参考图像质量评价
被引:3
作者
:
郭迎春
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机构:
河北工业大学计算机科学与软件学院
郭迎春
于洋
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河北工业大学计算机科学与软件学院
于洋
师硕
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河北工业大学计算机科学与软件学院
师硕
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机构:
于明
机构
:
[1]
河北工业大学计算机科学与软件学院
来源
:
光电子·激光
|
2016年
/ 27卷
/ 11期
关键词
:
全参考图像质量评价;
显著图(SM);
感知保真图(PSM);
客观评价;
D O I
:
10.16136/j.joel.2016.11.0720
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出一种融合显著图(SM)和保真图(FM)的全参考图像质量评价算法,用于评价质降图像的失真度。利用亮度和色度的相似度提取质降图像相对于参考图像的FM;对参考图像进行区域划分、全局显著性提取和纹理边缘补充得到SM,将SM与质降图像的FM融合得到基于感知的显著保真图(PSM),计算质降图像的客观评价得分。在标准数据库上的实验结果表明,本文方法与主观评价能够很好保持一致,并对LIVE图像库中的5种失真图像均有很好的表现。
引用
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Univ Ghent, Dept Appl Math & Comp Sci, Fuzziness & Uncertainty Modelling Res Unit, B-9000 Ghent, Belgium
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Nachtegael, M
Kerre, EE
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潘海鹏
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基于参数估计的无参考型图像质量评价算法
南栋
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SWVFS:a saliency weighted visual feature similarity metric for image quality assessment
Li CUI
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Li CUI
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Frontiers of Computer Science,
2014,
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Efficient graph-based image segmentation
Felzenszwalb, PF
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MIT, Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA 02139 USA
MIT, Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA 02139 USA
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Huttenlocher, DP
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Huttenlocher, DP
[J].
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION,
2004,
59
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-
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[8]
Using similarity measures and homogeneity for the comparison of images
Van der Weken, D
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Univ Ghent, Dept Appl Math & Comp Sci, Fuzziness & Uncertainty Modelling Res Unit, B-9000 Ghent, Belgium
Univ Ghent, Dept Appl Math & Comp Sci, Fuzziness & Uncertainty Modelling Res Unit, B-9000 Ghent, Belgium
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Nachtegael, M
Kerre, EE
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[J].
IMAGE AND VISION COMPUTING,
2004,
22
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