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题名基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价
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作者
王葵
吴玲红
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机构
南昌理工学院计算机信息工程学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第7期123-128,共6页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ212125)。
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文摘
受到光照强度、方向、阴影等多种因素的影响,在较为复杂环境中获取的光照图像,会呈现出色彩失真、细节模糊等特征。对于这类图像的准确质量评价,有助于图像的后续处理、分析和应用。但复杂光照图像中的关键信息难以全面捕捉,在评价过程中缺乏足够的准确性和稳定性。为实现对复杂光照图像质量的精准评价,提出基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价方法。采用小波变换法对复杂光照图像处理,在高通、低通以及降频处理方式下,分解图像中失真维度特征;基于视觉显著理论中的相似性特征,按照失真与非失真两个部分,衡量复杂光照图像质量评价梯度;通过大数据深度挖掘技术构建输入、提取、融合模块,在局部与全局处理下建立评价模型,实现复杂光照图像的质量评价。实验以不同类型的复杂光照图像作为测试样本,选择相关系数作为评价指标,所研究方法可以保证对不同图像样本评价的一致性,即评价结果与实际的图像质量分数相关性一致,具有应用价值。
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关键词
大数据深度挖掘技术
复杂光照图像
质量评价
图像失真
相似性特征
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Keywords
big data deep mining technology
complex lighting images
quality evaluation
image distortion
sim-ilarity features
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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