Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于自然场景统计的无参考图像质量评价 | |
| Li Haiyang; Cao Weiguo; Li Shirui; Tao Kelu; Li Hua | |
| 2016 | |
| 发表期刊 | 系统仿真学报
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| ISSN | 1004-731X |
| 卷号 | 28.0期号:012页码:2903 |
| 摘要 | 目前基于自然场景统计的无参考图像质量评价方法 BRISQUE算法（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是这类算法的典型代表;但它仅在原始图像基础上做统计分析,且忽略了各特征间的差异性。由此提出了新的改进算法BRISQUEs,并通过三个步骤实现：将被测图像的梯度图做去均值对比归一化处理,在此基础上构造新的特征向量来评价图像质量;将BRISQUE中的关键特征进行适当加权,并对图像再次评价;平均上述两次评价来进一步降低算法的偏差。通过LIVE数据库上的实验,BRISQUEs的统计评价性能明显好于之前的无参考评价算法,也要优于多尺度结构相似度指标。 |
| 关键词 | 无参考质量评估 自然场景统计 梯度图 关键特征 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27019 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | Li Haiyang,Cao Weiguo,Li Shirui,等. 基于自然场景统计的无参考图像质量评价[J]. 系统仿真学报,2016,28.0(012):2903. |
| APA | Li Haiyang,Cao Weiguo,Li Shirui,Tao Kelu,&Li Hua.(2016).基于自然场景统计的无参考图像质量评价.系统仿真学报,28.0(012),2903. |
| MLA | Li Haiyang,et al."基于自然场景统计的无参考图像质量评价".系统仿真学报 28.0.012(2016):2903. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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