本文關(guān)鍵詞： 圖像質(zhì)量評價 廣義梯度特征 結(jié)構(gòu)相似度 池化策略　出處：《計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：客觀圖像質(zhì)量評價(IQA)的目的是設(shè)計與主觀評價算法盡可能一致的數(shù)學(xué)模型來度量圖像的質(zhì)量.針對結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)和其他一些算法的局限性,考慮到梯度可以反映圖像的邊緣紋理等結(jié)構(gòu)信息,提出一種快速的全參考型IQA算法,即提升的梯度加權(quán)結(jié)構(gòu)相似度(GWL-SSIM)算法.首先定義圖像局部塊的廣義梯度;然后利用其相似性及圖像對比度相似性和結(jié)構(gòu)相似性得到局部質(zhì)量的特征映射圖;最后采用廣義梯度加權(quán)的池化策略得到IQA模型,廣義梯度能很好地刻畫視覺感知系統(tǒng)的非線性屬性,而加權(quán)策略模擬了其對圖像不同成分感知的差異性.在6個公開數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行數(shù)值實驗的結(jié)果表明,GWL-SSIM算法計算效率高,并取得了與目前流行算法相當(dāng)?shù)脑u價效果.
[Abstract]:Objective image quality evaluation (IQA) aims to design mathematical models consistent with subjective evaluation algorithms as much as possible to measure image quality. Considering that the gradient can reflect the edge texture and other structural information of the image, a fast full-reference IQA algorithm, the GWL-SSIMA algorithm, is proposed. Firstly, the generalized gradient of the image local block is defined. Then the feature map of local quality is obtained by using its similarity, image contrast similarity and structure similarity. Finally, the IQA model is obtained by using the pool strategy of generalized gradient weighting. The generalized gradient can well depict the nonlinear attributes of visual perception system, and the weighted strategy simulates the difference of perception to different components of the image. The numerical experiments in six open databases show that the GWL-SSIM algorithm is efficient. The evaluation results are equivalent to those of the current popular algorithms.
【作者單位】： 寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61461043,61362029) 寧夏自然科學(xué)基金(NZ1616)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1547426