【摘 要】
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基于亮度均值减损对比归一化(MSCN)系数统计特性及其8方向邻域系数间的相关性,提出了一种通用无参考图像质量评价方法.首先,分别利用非对称广义高斯分布(AGGD)模型拟合MSCN系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374022);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C33109);浙江省新型网络标准及其应用技术重点实验室开放课题(2013E10012);浙江理工大学研究生创新研究(YCX15025)资助项目
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基于亮度均值减损对比归一化(MSCN)系数统计特性及其8方向邻域系数间的相关性,提出了一种通用无参考图像质量评价方法.首先,分别利用非对称广义高斯分布(AGGD)模型拟合MSCN系数及其8方向邻域系数,并估计相应AGGD模型参数作为亮度统计特征;其次,计算8方向邻域MSCN系数间的互信息(MI),作为描述方向相关性的统计特征;进而,分别利用支持向量回归机(SVR)和支持向量分类机(SVC)构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了算法与DMOS的相关性、失真类型识别、模型鲁棒性及计算复杂性等方面的实验。实验结果表明,本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性,在LIVE图像质量评价数据库上的斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)和皮尔逊线性相关系数(PLCC)均在0.945以上;而且,图像失真类型识别模型的识别准确率也高达到92.95%,明显高于当今主流无参考图像质量评价方法。
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