基于多尺度卷积神经网络屏幕内容图像无参考质量评价方法

1

作者 张巍 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2024年第5期286-291,共6页

针对屏幕内容图像无参考质量评价问题,提出了一种基于深度学习的多尺度评价方法。利用多尺度神经网络提取屏幕内容图像在不同尺度下的表达特征,模拟人眼视觉系统对不同尺度图像的感受特性;将多尺度图像特征进行融合,得到图像质量的综合... 针对屏幕内容图像无参考质量评价问题,提出了一种基于深度学习的多尺度评价方法。利用多尺度神经网络提取屏幕内容图像在不同尺度下的表达特征,模拟人眼视觉系统对不同尺度图像的感受特性;将多尺度图像特征进行融合,得到图像质量的综合特征,并编码成特征向量;最后,使用特征向量拟合人眼主观打分。实验结果表明,与当前主流的质量评价方法相比,本方法与人眼主观打分评价结果更加一致,具有更高的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,能够更加准确地评估屏幕内容图像的视觉质量。 展开更多

关键词 无参考质量评价 深度学习 屏幕显示图像 多尺度卷积神经网络

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基于像素失真耦合边缘特征融合的无参考质量评价

2

作者 罗阳倩子 廖威 《电讯技术》 北大核心 2017年第3期354-361,共8页

为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价,提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力,提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法。首先,根据像素失真理论,计算图像像素的标准差和绝对差分值,提取图像的像素特征;然后,计算... 为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价,提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力,提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法。首先,根据像素失真理论,计算图像像素的标准差和绝对差分值,提取图像的像素特征;然后,计算图像水平和垂直方向的过零率,并利用边缘保持滤波器对图像边缘信息进行测量,精确提取图像的边缘特征;最后,利用提取的像素特征和边缘特征,定义特征融合函数,并引入粒子群优化(PSO)对融合函数参数进行优化,提高对图像模糊和振铃的洞察能力,根据融合特征构建图像质量评价模型。与当前无参考质量评价算法比较,所提算法能够有效地对JPEG(Joint Photographic Experts Group)、JPEG2000(Joint Photographic Experts Group 2000)、模糊等失真图像进行质量评价,评价指标CC(Correlation Coefficient)与SROCC(Spearman Rank-order Correlation Coefficient)达0.947 7和0.915 3。该算法与主观评价方法具有较好的一致性,能够较好地适用于多种类型的失真图像评价。 展开更多

关键词 失真图像 无参考质量评价 像素失真 边缘信息 特征融合 粒子群优化

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基于子带相似性分析的JPEG2000图像无参考质量评价 被引量：7

3

作者 郭迎春 于明 Zhu Qiu-ming 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1496-1500,共5页

无失真图像中相邻尺度同一方向子带的小波系数是相互关联的,而编码压缩使得这种相关性随着压缩率而变化的。该文采用余弦相似性来模拟相邻尺度同方向子带图像的相关性,根据提取的子带相似性特征矢量和统计工具来分析人的主观质量评价得... 无失真图像中相邻尺度同一方向子带的小波系数是相互关联的,而编码压缩使得这种相关性随着压缩率而变化的。该文采用余弦相似性来模拟相邻尺度同方向子带图像的相关性,根据提取的子带相似性特征矢量和统计工具来分析人的主观质量评价得分MOS(Mean Opinion Scores)与子带余弦相似性的关系,得到了一种新的无参考质量模型。实验结果显示该文提出的JPEG2000无参考质量评价方法与MOS具有较高的相关性,而且复杂度低,运行时间少。 展开更多

关键词 图像处理 无参考图像质量评价 余弦相似 统计分析 JPEG2000

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基于残差注意力与特征融合的无参考图像质量评价方法

4

作者 闫嘉阔 司占军 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第2期56-64,共9页

目前基于深度学习的无参考图像质量评价方法存在图像语义特征提取不充分或图像语义感知不足等问题。因此,本研究提出了一种改进方法,利用残差注意力和特征融合来进行无参考图像质量评价。首先,使用Resnet-50网络提取图像的低阶特征,然... 目前基于深度学习的无参考图像质量评价方法存在图像语义特征提取不充分或图像语义感知不足等问题。因此,本研究提出了一种改进方法,利用残差注意力和特征融合来进行无参考图像质量评价。首先,使用Resnet-50网络提取图像的低阶特征,然后通过残差双注意力模块增强提取的特征,以有效学习关键信息并更新权重,从而提高对图像特征的关注度并提取高阶特征。使用语义感知网络生成相应的权值参数,通过特征融合模块将不同阶段的高低阶特征进行融合,以丰富高级特征图中不同层级之间的语义和位置信息,并捕捉局部和全局失真。最后,结合全局图像信息和局部图像信息,根据图像内容获取的相应参数,对图像质量进行预测。实验结果表明,本研究提出的方法在预测失真图像质量时能够充分挖掘失真图像的高级语义信息,有效解决真实失真场景下失真图像内容变化和未知失真类型复杂的问题。在复杂的失真情况下,本研究方法仍能准确评价图像质量,并具有较强的泛化能力。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 残差注意力 特征融合 语义感知

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联合空角信息的无参考光场图像质量评价 被引量：1

5

作者 王斌 白永强 +2 位作者 朱仲杰 郁梅 蒋刚毅 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期63-74,共12页

光场图像通过记录多个视点信息可为用户提供更加全面真实的视觉体验,但采集和可视化过程中引入的失真会严重影响其视觉质量。因此,如何有效地评价光场图像质量是一个巨大挑战。本文结合空间-角度特征和极平面信息提出了一种基于深度学... 光场图像通过记录多个视点信息可为用户提供更加全面真实的视觉体验,但采集和可视化过程中引入的失真会严重影响其视觉质量。因此,如何有效地评价光场图像质量是一个巨大挑战。本文结合空间-角度特征和极平面信息提出了一种基于深度学习的无参考光场图像质量评价方法。首先,构建了空间-角度特征提取网络,通过多级连接以达到捕获多尺度语义信息的目的,并采用多尺度融合方式实现双重特征有效提取;其次,提出双向极平面图像特征学习网络,以有效评估光场图像角度一致性;最后,通过跨特征融合并线性回归输出图像质量分数。在三个通用数据集上的对比实验结果表明,所提出方法明显优于经典的2D图像和光场图像质量评价方法,其评价结果与主观评价结果的一致性更高。 展开更多

关键词 光场图像 空间-角度特征 极平面信息 无参考图像质量评价 角度一致性

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基于多尺度卷积神经网络的无参考图像质量评价 被引量：1

6

作者 曲艺 刘海燕 曹玉东 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2024年第2期115-120,共6页

图像质量评价广泛应用于图像处理领域。提出了一种基于多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network,MCN-Net)的无参考图像质量评价方法,该方法将卷积神经网络与迁移学习相结合。首先,通过使用Resnet-50网络与感知模... 图像质量评价广泛应用于图像处理领域。提出了一种基于多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network,MCN-Net)的无参考图像质量评价方法,该方法将卷积神经网络与迁移学习相结合。首先,通过使用Resnet-50网络与感知模块相结合的方式,有效提取满足人类感知的多尺度语义信息特征;然后利用自适应融合网络对局部语义信息进行特征融合;最后,将融合后的局部语义信息与全局语义信息进行连接,并输入到全连接回归网络实现图像质量预测。为了验证模型的有效性,分别在LIVE、KonIQ-10K,LIVEC数据集上做了性能对比试验,实验结果表明,所提模型的图像质量评价性能优于目前大多数主流方法,并且在真实失真数据集上的泛化性能更好,适合用于自然失真场景。 展开更多

关键词 深度学习 无参考图像质量评价 多尺度语义信息 特征融合

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基于元原型网络的无参考图像质量评价

7

作者 邱文新 贾惠珍 王同罕 《现代电子技术》 北大核心 2024年第11期45-50,共6页

针对基于深度学习的模型因需要大量标注数据而选择在预训练模型上进行微调,导致面对新任务泛化性不足的问题,提出一种基于元原型网络的无参考图像质量评价算法。利用元原型网络提取相关任务中的元知识形成质量先验模型,在面对未知任务... 针对基于深度学习的模型因需要大量标注数据而选择在预训练模型上进行微调,导致面对新任务泛化性不足的问题,提出一种基于元原型网络的无参考图像质量评价算法。利用元原型网络提取相关任务中的元知识形成质量先验模型,在面对未知任务时快速泛化。首先,在不同失真的数据集上利用元学习方法获取各种失真的共享先验知识得到质量先验模型;接着,为了能够更好地捕获各种失真场景共享先验知识,利用元原型单元对图像特征进行重建,以获得更加丰富的先验知识,从而便于后续的质量分数预测过程;最后,在目标任务上对质量先验模型进行微调,以构建质量模型。在CID2013、LIVE challenge和KonIQ-10K三个数据库上的实验结果表明,所提方法具有更好的性能。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 元学习 元原型网络 元原型单元 质量先验模型 共享先验知识

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融合全局-局部特征的双通道无参考图像质量评价算法研究

8

作者 王斌 蒋圣超 +2 位作者 卓浩泽 李泰霖 王飞风 《电视技术》 2024年第3期39-43,共5页

针对目前大多数图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)算法在对非均匀失真图像进行质量评估时效果不佳的问题,提出一种结合全局-局部特征的双通道无参考图像质量评价(No-Reference Image Quality Assessment,NR-IQA)算法。首先,... 针对目前大多数图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)算法在对非均匀失真图像进行质量评估时效果不佳的问题,提出一种结合全局-局部特征的双通道无参考图像质量评价(No-Reference Image Quality Assessment,NR-IQA)算法。首先,考虑输入图像尺寸的不同,利用局部失真重组算法对输入图像进行预处理。其次,利用基于Swin Transformer模块的双通道神经网络提取图像的全局特征和局部特征。最后,通过质量回归预测网络完成全局-局部特征到图像质量分数的映射。实验结果表明,该算法在两个数据集上分别取得0.823和0.871的斯皮尔曼等级相关系数(Spearman Rank Order Correlation Coefficient,SROCC)指标值,表明所提出算法与人的主观感知较为吻合。 展开更多

关键词 非均匀失真 无参考图像质量评价(NR-IQA) Swin algorithm模块 双通道神经网络

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基于BEMD的无参考模糊失真立体图像质量评价方法 被引量：1

9

作者 王珊珊 邵枫 +1 位作者 郁梅 蒋刚毅 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期28-34,共7页

本文针对高斯模糊失真的立体图像,提出了一种基于二维经验模式分解的无参考质量评价方法。该方法先通过二维经验模式分解将图像分解成内蕴模式函数分量和残差图像,再对每个内蕴模式函数分量提取它的统计信息量(均值,方差和信息熵),并结... 本文针对高斯模糊失真的立体图像,提出了一种基于二维经验模式分解的无参考质量评价方法。该方法先通过二维经验模式分解将图像分解成内蕴模式函数分量和残差图像,再对每个内蕴模式函数分量提取它的统计信息量(均值,方差和信息熵),并结合广义高斯分布方法提取每个内蕴模式函数分量的形状参数、尺度参数作为图像的特征信息,然后利用支持向量回归模型对特征进行融合并预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,该模型与主观评价结果有较好的相关性,符合人眼视觉系统。 展开更多

关键词 无参考质量评价 二维经验模式分解 广义高斯分布 支持向量回归

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基于自然图像统计的无参考图像质量评价 被引量：18

10

作者 楼斌 沈海斌 +1 位作者 赵武锋 严晓浪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期248-252,共5页

为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变... 为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变的低频子带均值预测未失真的高频子带均值,以高频子带预测均值与实际均值之间的差异计量图像的失真.结合人类视觉系统特性,对不同尺度、不同方向子带及子带内不同区域进行选取与加权,综合得到对失真图像的客观质量评价.实验表明,该质量评价测度与主观质量评价有较好的一致性,且在性能上优于峰值信噪比(PSNR). 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 自然图像统计模型 CONTOURLET变换 JPEG2000

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学习相位一致特征的无参考图像质量评价 被引量：21

11

作者 李朝锋 唐国凤 +1 位作者 吴小俊 琚宜文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期484-488,共5页

为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型... 为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型计算该3幅图像的梯度熵、原始图像的梯度均值和梯度熵,再加上该3幅图像的均值,共8个特征输入GRNN模型训练学习,预测得到图像质量评价得分。实验结果表明新方法与主观得分有较好的一致性,同时具有可靠的推广性。 展开更多

关键词 图像处理 无参考图像质量评价 相位一致 灰度-梯度共生矩阵 广义回归神经网络

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基于多特征融合和卷积神经网络的无参考图像质量评价 被引量：9

12

作者 卢鹏 刘楷贇 +2 位作者 邹国良 王振华 郑宗生 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期66-76,共11页

为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型。首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征。然后... 为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型。首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征。然后,将提取计算的两特征相结合,计算各分块图像的重要性权重,以此衡量分块图像对失真图像质量的影响。最后,根据计算出的重要性权重修改损失函数,突出重要性高的分块图像在训练过程中发挥的作用。在LIVE数据集进行验证和对比实验发现,该算法的SROCC与LCC指标为0.962和0.960,相比原算法至少提升0.9%;在TID2008数据集上验证和对比实验发现,该算法获得的SROCC与LCC指标为0.922和0.926,相比原算法至少提升0.6%。并且在两数据集上的结果均优于其他对比算法。实验结果证明了其在预测图像质量方面具有良好的性能和泛化性。 展开更多

关键词 图像处理 无参考图像质量评价 卷积神经网络 纹理特征 信息熵 损失函数

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基于小波域自然影像统计特性的无参考遥感影像质量评价 被引量：15

13

作者 张飞艳 谢伟 +1 位作者 林立宇 秦前清 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2742-2747,共6页

遥感影像的获取往往受到模糊和噪声的共同影响,使得遥感影像的降质难以归到某一单一降质方式,从而给遥感影像的评价带来困难。在遥感影像小波域统计特性,即子带系数均值呈近似线性关系的基础上,通过对噪声、模糊对影像此线性关系的影响... 遥感影像的获取往往受到模糊和噪声的共同影响,使得遥感影像的降质难以归到某一单一降质方式,从而给遥感影像的评价带来困难。在遥感影像小波域统计特性,即子带系数均值呈近似线性关系的基础上,通过对噪声、模糊对影像此线性关系的影响方式及破坏程度的定量分析,来判定影像的噪声和模糊强度,最后,利用二者的加权和作为遥感影像的最终质量评价指标。实验表明,与峰值信噪比指标PSNR相比,该文指标与结构相似性指标SSIM具有更好的一致性,对噪声影像、模糊影像以及同时存在噪声和模糊的遥感影像能够进行有效的、准确的评价。 展开更多

关键词 无参考遥感影像质量评价 影像统计特性 小波变换 噪声和模糊

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基于自然统计特征分布的无参考图像质量评价 被引量：11

14

作者 陈勇 帅锋 樊强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1645-1653,共9页

针对目前的无参考评价方法无法准确反映人类对图像质量的视觉感知效果,该文提出一种基于自然统计特征分布(DIstribution Characteristics of Natural statistics,DICN)的无参考图像质量评价方法。其原理是用小波变换将图像分解为低频子... 针对目前的无参考评价方法无法准确反映人类对图像质量的视觉感知效果,该文提出一种基于自然统计特征分布(DIstribution Characteristics of Natural statistics,DICN)的无参考图像质量评价方法。其原理是用小波变换将图像分解为低频子带和高频子带部分,再将高频子带部分分成8′8的小块,提取每一子块的幅值和信息熵,并分别计算其分布直方图均值和斜度作为特征,利用支持向量回归思想对特征进行训练,建立5种不同失真类型的质量预测模型。在此基础上,采用支持向量机针对图像特征构造分类器并进行失真判断以确定不同失真的权重,结合5种失真评价模型可得到自然统计特征分布的无参考评价模型。实验结果分析表明,该算法的评价效果优于现有的经典算法,与主观评价具有较好一致性,能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 小波分解 局部幅值 局部熵

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基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法 被引量：5

15

作者 朱晓玲 许妙忠 丛铭 《航天返回与遥感》 2014年第6期83-90,共8页

针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量(quality)评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上... 针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量(quality)评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上,利用支持向量机(SVM)将图像的失真类型分为三类,并对每类进行单项评价,再通过加权得到遥感图像的总评分,最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明,文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量,且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法,其结果与人眼视觉感受相符。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 失真分类 支持向量机 人眼视觉特性 遥感图像

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基于掩盖效应和梯度信息的无参考噪声图像质量评价改进算法 被引量：4

16

作者 罗洪艳 朱子岩 +2 位作者 林睿 林臻 廖彦剑 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期210-218,共9页

针对目前大多数噪声图像质量评价算法借助域变换或机器学习所带来的运算量大、训练过程繁复等弊端,以及依赖人工设置固定阈值存在普适性不佳的问题,该文改进了一种基于掩盖效应的空域噪声图像质量评价算法。首先依据Hosaka原理提出层递... 针对目前大多数噪声图像质量评价算法借助域变换或机器学习所带来的运算量大、训练过程繁复等弊端,以及依赖人工设置固定阈值存在普适性不佳的问题,该文改进了一种基于掩盖效应的空域噪声图像质量评价算法。首先依据Hosaka原理提出层递进的分块规则,将图像分成与其内容频率分布高低相符的不同尺寸的子块并赋予相应的掩盖权值;然后通过提取像素点梯度信息,经两步检噪实现子块噪点甄别;再使用掩盖权值对子块噪声污染指标加权得到初步质量评价结果;最终修正和归一化后为整图质量评价结果——改进的无参考峰值信噪比(MNRPSNR)。应用该算法在LIVE和TID2008图像质量评价数据库上对多种噪声类型图像进行实验,结果显示其较目前主流评价算法保有很强竞争力,对传统算法改进效果显著,与人眼主观感受一致性高,普适于多种噪声类型。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 掩盖效应 噪声检测 梯度信息

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基于空域和频域特征的无参考图像质量评价方法 被引量：4

17

作者 张寅 吕向阳 +3 位作者 闫钧华 马越 侯平 王高飞 《电子设计工程》 2021年第23期139-146,共8页

针对无参考图像质量评价方法提取图像特征不充分的问题,提出了基于空域和频域特征的无参考图像质量评价方法(SFIQA)。对失真图像进行可操控金字塔分解;在两个尺度上提取36维空域特征,在3个尺度上提取6维频域特征,融合这两种特征构建42... 针对无参考图像质量评价方法提取图像特征不充分的问题,提出了基于空域和频域特征的无参考图像质量评价方法(SFIQA)。对失真图像进行可操控金字塔分解;在两个尺度上提取36维空域特征,在3个尺度上提取6维频域特征,融合这两种特征构建42维的图像特征;将图像特征输入到支持向量机中进行训练评分,得到失真图像的评分。将文中方法与其他性能良好的无参考图像质量评价方法在LIVEMD数据库和RBORSID数据库上进行了主客观一致性比较实验,实验结果表明,文中方法具有很高的主客观一致性。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 空域特征 频域特征 特征融合 支持向量机

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一种无参考运动模糊图像的质量评价方法 被引量：1

18

作者 付强 孙秀霞 +2 位作者 彭轲 刘树光 陶国文 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期710-714,共5页

针对高动态环境下视觉导航系统的可靠性受到运动模糊制约,而现有的结构相似度算法(SSIM)对模糊图像评价不敏感的问题,提出了一种基于改进结构相似度的无参考运动模糊图像质量评价算法。首先,将原始运动模糊图像经过同运动方向的模糊算... 针对高动态环境下视觉导航系统的可靠性受到运动模糊制约,而现有的结构相似度算法(SSIM)对模糊图像评价不敏感的问题,提出了一种基于改进结构相似度的无参考运动模糊图像质量评价算法。首先,将原始运动模糊图像经过同运动方向的模糊算子生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像与再模糊图像进行8×8分块,并在相应子块中找到边缘信息丰富的子块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中对应边缘信息丰富子块的结构相似度;最后,通过边缘置信度对子块加权得到整幅图像的模糊评价指标。实验结果表明,此评价方法结果与主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地对运动模糊图像进行评价。由于本方法能有效地优化边缘子块的权值,与传统的平均结构相似度(MSSIM)评价方法相比,具有更高的灵敏性。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 结构相似度 图像边缘 加权 运动模糊

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基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法 被引量：3

19

作者 杨春玲 杨雅静 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期81-89,141,共10页

现有的针对真实失真的无参考图像质量评价算法提取的特征对自然场景图像质量的表征能力较差,限制了其评估准确性和泛化能力。针对该问题,文中提出了一个基于多尺度特征逐层融合的深度神经网络(MsFF-Net)。首先,利用预训练的深度神经网络... 现有的针对真实失真的无参考图像质量评价算法提取的特征对自然场景图像质量的表征能力较差,限制了其评估准确性和泛化能力。针对该问题,文中提出了一个基于多尺度特征逐层融合的深度神经网络(MsFF-Net)。首先,利用预训练的深度神经网络ResNet-50提取图像多尺度特征;然后,提出了一种特征融合模块,通过逐层递进融合相邻尺度特征,获得更准确表征图像质量的多尺度融合特征;接着,从多尺度融合特征提取低维特征,得到多粒度的图像质量感知特征;最后,利用由最高层特征自适应生成的全连接神经网络,对低维特征进行回归,得到自然场景图像的质量预测。仿真结果表明,MsFF-Net在真实失真数据库上的性能优于目前的大多数方法,而且在合成失真数据库上也取得了出色的评价性能。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 真实失真 深度神经网络 多尺度特征融合

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基于奇异值分解的无参考模糊图像质量评价方法 被引量：2

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作者 殷莹 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期809-813,共5页

提出了一种针对模糊图像的无参考图像质量评价算法。首先,对图像进行高斯低通滤波变换产生参考图像,其次对高斯低通滤波前后的图像分别进行奇异值分解,然后构造公式计算图像高斯滤波前后的奇异值改变量作为图像的特征向量,最后应用广义... 提出了一种针对模糊图像的无参考图像质量评价算法。首先,对图像进行高斯低通滤波变换产生参考图像,其次对高斯低通滤波前后的图像分别进行奇异值分解,然后构造公式计算图像高斯滤波前后的奇异值改变量作为图像的特征向量,最后应用广义回归神经网络模型对图像的特征向量进行训练学习,得到图像的模糊值。在3个图像数据库上的大量实验结果表明,新方法计算简单。预测得分与主观得分有较好的一致性,取得了比较好的评价指标。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 奇异值分解 广义回归神经网络 模糊图像

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