结合图像二次模糊范围和奇异值分解的无参考模糊图像质量评价

摘要：

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关系数达到0.9687,均方根误差为4.8589；该方法无需对数据进行训练,具有较强的实用性和推广性.

关键词：图像质量评价、二次模糊范围、奇异值分解、视觉显著度、模糊失真

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61405191;吉林省青年科研基金项目20150520102JH

在线出版日期：2016-05-19（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：653-661