【摘 要】
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针对图像的模糊失真问题, 提出一种结合图像二次模糊范围和奇异值分解的无参考图像质量评价方法. 首先根据图像二次模糊范围的差异性构建参考图像; 然后对失真图像与参考图像
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电测控部,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金（61405191）,吉林省青年科研基金项目（20150520102JH）.
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针对图像的模糊失真问题, 提出一种结合图像二次模糊范围和奇异值分解的无参考图像质量评价方法. 首先根据图像二次模糊范围的差异性构建参考图像; 然后对失真图像与参考图像进行奇异值分解, 利用奇异值向量矩阵的相似度构建失真特性向量; 再结合Log-Gabor 滤波器组和高斯差分模型进行视觉显著度检测; 最终以显著度加权的失真特性向量预测模糊图像的质量得分. 大量实验结果表明, 与同类算法相比, 文中方法能够准确地评价模糊图像质量, 与主观评价具有较高的一致性; 在LIVE2 图像库上, 评价指标斯皮尔曼等级相
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