【摘 要】
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为克服现有特征相似性(FSIM)图像质量评价算法对图像信息无序部分及边缘信息度量能力的不足,利用人类视觉系统的内在推导机制,提出基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51274202);国家自然科学基金青年基金资助项目(51504255,51504214);中国矿业大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013RC11);中国矿业大学重大项目培育专项(2014ZDPY16);江苏省科技成果转化项目(BA2012068);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131124);江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK2013019
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为克服现有特征相似性(FSIM)图像质量评价算法对图像信息无序部分及边缘信息度量能力的不足,利用人类视觉系统的内在推导机制,提出基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价算法HFSIM.该算法采用自回归预测模型分解并解读图像内容的预测部分和无序部分;联合FSIM与边缘结构相似性算法度量预测部分,采用多尺度峰值信噪比(PSNR)度量无序部分的衰减情况,最后根据噪声能量融合图像信息预测部分与无序部分的评价结果得到图像质量评价.在6个公开基准数据库上的实验结果表明,该算法与人类主观感知具有高度的一致性,且在各类型失真图像的评价上具有较好的性能.
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