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基于生物视觉标准模型特征的无参考型图像质量评价方法
被引量：
5
1
作者
杨亚威
李俊山
+2 位作者
张士杰
芦鸿雁
胡双演
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1016-1023,共8页
鉴于生物视觉特征对于图像的良好表征能力,提出了一种基于生物视觉特征的无参考型图像质量评价方法。对生物视觉ST模型进行了研究和分析,完成了对图像的稀疏化表示;利用最小二乘支持向量机回归方法训练生物视觉特征到图像质量的映射关系...
鉴于生物视觉特征对于图像的良好表征能力,提出了一种基于生物视觉特征的无参考型图像质量评价方法。对生物视觉ST模型进行了研究和分析,完成了对图像的稀疏化表示;利用最小二乘支持向量机回归方法训练生物视觉特征到图像质量的映射关系,获得能够预测图像质量的回归器;通过学习的回归器完成了对图像质量的评价。基于LIVE图像库的实验结果表明,该方法对于特定失真和交叉失真的预测误差分别为2%和5%左右,并且与目前技术条件下的质量评价方法相比具有很好的精确性和单调性。
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关键词
无参考型图像质量评价
生物视觉
模型
标准模型特征
最小二乘支持向量机
失真图像
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职称材料
题名
基于生物视觉标准模型特征的无参考型图像质量评价方法
被引量：
5
1
作者
杨亚威
李俊山
张士杰
芦鸿雁
胡双演
机构
第二炮兵工程大学信息工程系
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1016-1023,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61175120)
文摘
鉴于生物视觉特征对于图像的良好表征能力,提出了一种基于生物视觉特征的无参考型图像质量评价方法。对生物视觉ST模型进行了研究和分析,完成了对图像的稀疏化表示;利用最小二乘支持向量机回归方法训练生物视觉特征到图像质量的映射关系,获得能够预测图像质量的回归器;通过学习的回归器完成了对图像质量的评价。基于LIVE图像库的实验结果表明,该方法对于特定失真和交叉失真的预测误差分别为2%和5%左右,并且与目前技术条件下的质量评价方法相比具有很好的精确性和单调性。
关键词
无参考型图像质量评价
生物视觉
模型
标准模型特征
最小二乘支持向量机
失真图像
Keywords
non-reference image quality assessment
biological vision model
standard model features
least square-support vector machine
distorted images
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生物视觉标准模型特征的无参考型图像质量评价方法
杨亚威
李俊山
张士杰
芦鸿雁
胡双演
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
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