基于图像非平坦区域DCT特性和EGRNN的盲图像质量评价

摘要：

对图像的质量进行评价有着广泛的应用,为定量的衡量图像的降质水平,文中在无指定图像失真类型的情况下,提出了一种通用的盲图像质量评价(Blind Image Quality Assessment,BIQA)方法.该方法首先提出了图像平坦区域和非平坦区域及视觉屏蔽的概念.将分割图像的平坦和非平坦区域引入评价系统中,从图像的非平坦区域中提取出能反应图像质量的视觉特征(Visual Features,VF),视觉特征涵盖了图像空域特性和DCT变化后的频域特性.利用非平坦区域中提取的空域与频域的联合VF和差分平均意见得分(Difference Mean Opinion Score,DMOS)训练提出的均衡广义回归神经网络(Equalization General Regression Neural Network,EGRNN).最后用LIVE的IQA数据库Release2测试了该方法.实验表明,分割图像非平坦区域,降低了平坦背景对图像质量评价的干扰,提升了预测的稳定性和准确性.此外,EGRNN通过均衡层的引入解决了视觉屏蔽现象,对图像质量的预测效果高于GRNN (General Regression Neural Network).该BIQA方法较其他方法预测更准确、更稳定.

关键词：盲图像质量评价、图像非平坦区域、视觉特征、DCT特征、视觉屏蔽、均衡广义回归神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173088;111工程基金B08038;西安市科技计划基金CX1248⑤资助.The research on blind image quality assessment is the most attractive one in the area of image quality perception.Internationally,there are a lot of meaningful researches making remarkable progress.Existing BIQA models usually predict the image quality by analyzing t

在线出版日期：2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2492-2505