【摘 要】
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为了规避图像质量评价中的视觉特征和池化策略难以选取和解释的问题,在提取参考图像和失真图像的多种底层特征的基础上,采用机器学习的方法自动预测真实图像质量,提出多特征
【机 构】
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东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南京理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61762004);江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ170455);东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(No.JELRGBDT201702);东华理工大学博士启动基金项目(No.DHBK2016119,DHBK2016120)资助~~
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为了规避图像质量评价中的视觉特征和池化策略难以选取和解释的问题,在提取参考图像和失真图像的多种底层特征的基础上,采用机器学习的方法自动预测真实图像质量,提出多特征融合的图像质量评价方法.针对参考图像和失真图像分别提取相位一致性、梯度、视觉显著性、对比度特征,计算4种特征的相似度图,提取相似度图的均值和方差特征,最后采用支持向量回归评价文中方法.在LIVE、CSIQ、TID2008和TID2013图像库上的实验表明,文中方法的主客观一致性较好.
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