基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价

摘要：

为克服现有特征相似性(FSIM)图像质量评价算法对图像信息无序部分及边缘信息度量能力的不足,利用人类视觉系统的内在推导机制,提出基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价算法HFSIM.该算法采用自回归预测模型分解并解读图像内容的预测部分和无序部分;联合FSIM与边缘结构相似性算法度量预测部分,采用多尺度峰值信噪比(PSNR)度量无序部分的衰减情况,最后根据噪声能量融合图像信息预测部分与无序部分的评价结果得到图像质量评价.在6个公开基准数据库上的实验结果表明,该算法与人类主观感知具有高度的一致性,且在各类型失真图像的评价上具有较好的性能.

关键词：图像质量评价、人类视觉系统、内在推导机制、特征相似性、边缘结构相似性

所属期刊栏目：45

分类号：TN919.8

资助基金：国家自然科学基金资助项目51274202;国家自然科学基金青年基金资助项目51504255,51504214;中国矿业大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2013RC11;江苏省科技成果转化项目BA2012068;江苏省自然科学基金资助项目BK20131124;江苏省自然科学基金青年基金资助项目BK20130199;江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2014028-01;江苏省重点研发计 划项目BE2015040;重庆市教委科学技术研究项目KJ1501030;中国 矿业大学重大项目培育专项2014ZDPY16 Supported by the National Natural Science Foundation of China51274202;the National Natura Science Foundation of China for Young Scientists51504255,51504214;the Transformation Program ofScientific and Technological Achievements of Jiangsu Province of ChinaBA2012068;the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of ChinaBK20131124;the Natural Science Foundation of Jiangs Province of China for Young ScientistsBK20130199;the Perspective Research Foundation of Production Study and Research Alliance of Jiangsu Province of ChinaBY2014028-01;the Fundamental Research and Deve-lopment Foundation of Jiangsu ProvinceBE2015040

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：11-19