【摘 要】
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针对图像质量评价的重要性,提出了一种新的无参考图像质量客观评价方式。算法考虑了模糊度与噪声水平两方面,用平均边缘宽度衡量图像的模糊度,通过比较去噪前后的图像预测图
【机 构】
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浙江大学现代光学仪器国家重点实验室;
【基金项目】
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国家“973”计划资助项目(2009CB724006);国家自然科学基金资助项目(60977010);国家“863”计划资助项目(2009AA12Z108)
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针对图像质量评价的重要性,提出了一种新的无参考图像质量客观评价方式。算法考虑了模糊度与噪声水平两方面,用平均边缘宽度衡量图像的模糊度,通过比较去噪前后的图像预测图像受噪声污染的程度,最后通过两者的综合作为无参考图像质量评价指标。实验结果表明:将模糊度和噪声评价相结合,具有很强的抗噪性和广泛的适用范围;与峰值信噪比(PSNR)和结构类似性(SSIM)等算法比较,本文算法可以很好地区分各种失真类型图像的质量好坏,其结果接近人眼的主观感受。
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