【摘 要】
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目前基于自然场景统计的无参考图像质量评价方法BRISQUE算法(Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator)是这类算法的典型代表;但它仅在原始图像基础上做统计分
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100190;中国科学院大学,北京100049
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目前基于自然场景统计的无参考图像质量评价方法BRISQUE算法(Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator)是这类算法的典型代表;但它仅在原始图像基础上做统计分析,且忽略了各特征间的差异性.由此提出了新的改进算法BRISQUEs,并通过三个步骤实现:将被测图像的梯度图做去均值对比归一化处理,在此基础上构造新的特征向量来评价图像质量;将BRISQUE中的关键特征进行适当加权,并对图像再次评价;平均上述两次评价来进一步降低算法的偏差.通过LIVE数据库上的实验,BRISQUEs的统计评价性能明显好于之前的无参考评价算法,也要优于多尺度结构相似度指标.
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