在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真...在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。展开更多
文摘在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。
