基于高阶相位一致性的混合失真图像质量评价

被引：17

作者：

侯春萍

马彤彤

岳广辉

冯丹丹

刘月

机构：

[1] 天津大学电气自动化与信息工程学院

来源：

激光与光电子学进展 | 2017年 / 54卷 / 07期

关键词：

图像处理; 混合失真图像质量评价; 高阶相位一致性; 灰度共生矩阵; 相关性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

混合失真图像质量评价是图像质量评价(IQA)领域的重点和难点,基于高阶相位一致性,提出了一种混合失真无参考IQA算法。计算了高阶相位一致性用于捕捉图像结构信息,应用灰度共生矩阵分别提取了4阶相位一致性图像的统计特征;在分析相邻阶相位一致性的相关性及相邻阶相位一致性局部熵的相关性的基础上,分别计算了相邻阶相位一致性及其局部熵的互信息和交叉熵;利用支持向量回归机制建立回归模型并进行质量预测。在MLIVE和MDID2013数据库上的实验结果表明,该算法的评价结果与主观评价分数具有很高的一致性,其性能优于当今主流的全参考和无参考IQA算法。

引用

页码：128 / 136

页数：9

共 7 条

[1]

Understanding image structure from a new multi-scale representation of higher order derivative filters.[J].Kuntal Ghosh;Sandip Sarkar;Kamales Bhaumik.Image and Vision Computing.2006, 8

[2]

融合局部二值模式和Hu矩特征的车型识别 [J].