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基于DCT系数无参考模糊图像质量评价方法
被引量：
17
1
作者
桑庆兵
齐会新
+1 位作者
吴小俊
李朝锋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期2599-2604,共6页
离散余弦变换系数的变化能够有效反映图像的模糊程度变化,基于离散余弦变换系数提出了一种无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过对图像进行离散余弦变换,得到图像的离散余弦变换系数作为图像质量变化的特征向量,然后使用支持向...
离散余弦变换系数的变化能够有效反映图像的模糊程度变化,基于离散余弦变换系数提出了一种无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过对图像进行离散余弦变换,得到图像的离散余弦变换系数作为图像质量变化的特征向量,然后使用支持向量回归模型对此特征向量进行训练学习,得到特征向量与模糊图像质量分值之间的映射关系模型,预测图像质量。在LIVE2、CSIQ和TID2008 3个数据库上检测该方法的性能,实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的评价指标。
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关键词
模糊图像质量评价
无参考
DCT系数
支持向量回归
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职称材料
基于广义回归神经网络无参考模糊图像质量评价
被引量：
5
2
作者
殷莹
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期466-470,共5页
提出一种基于广义回归神经网络的无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过相位一致变换生成待评测图像的相位一致图像,然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征,最后利用广义回归神经...
提出一种基于广义回归神经网络的无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过相位一致变换生成待评测图像的相位一致图像,然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征,最后利用广义回归神经网络模型训练学习,预测得到无参考模糊图像质量得分。在3个公开数据库模糊图像上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,更加符合人类视觉特性。
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关键词
模糊图像质量评价
广义回归神经网络
相位一致
灰度共生矩阵
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职称材料
基于多分辨率分解无参考模糊图像质量评价
3
作者
潘强
印鉴
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第7期1143-1148,共6页
利用多分辨率分析手段有效识别模糊效果,提出一种基于多相分解耦合乘法多分辨率分解的无参考模糊图像质量评价方法。首先将模糊图像进行多相成份分解,计算各相成份的相对偏差和绝对偏差;且引入多分辨率分析,设计了模糊转换函数;再计算...
利用多分辨率分析手段有效识别模糊效果,提出一种基于多相分解耦合乘法多分辨率分解的无参考模糊图像质量评价方法。首先将模糊图像进行多相成份分解,计算各相成份的相对偏差和绝对偏差;且引入多分辨率分析,设计了模糊转换函数;再计算图像细节均值,定义转换点分类规则;并对图像内容进行分析,建立图像细节信息判别标准;根据标准,对图像进行粗分类,并计算其阈值;最后,引入多分辨率的垂直、水平方向的模糊转换,构造模糊质量评价模型,准确获取图像模糊量。在3个图像数据库中测试得出:与当前无参考模糊图像质量评价方法相比,更加符合人类视觉特性,具有更好的评价效果。
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关键词
模糊图像质量评价
模糊
效果
多相分解
多分辨率分解
模糊
转换
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职称材料
题名
基于DCT系数无参考模糊图像质量评价方法
被引量：
17
1
作者
桑庆兵
齐会新
吴小俊
李朝锋
机构
江南大学物联网工程学院无锡
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期2599-2604,共6页
基金
国家自然科学基金(61170120)
江苏省自然科学基金(BK2011147)资助项目
文摘
离散余弦变换系数的变化能够有效反映图像的模糊程度变化,基于离散余弦变换系数提出了一种无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过对图像进行离散余弦变换,得到图像的离散余弦变换系数作为图像质量变化的特征向量,然后使用支持向量回归模型对此特征向量进行训练学习,得到特征向量与模糊图像质量分值之间的映射关系模型,预测图像质量。在LIVE2、CSIQ和TID2008 3个数据库上检测该方法的性能,实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的评价指标。
关键词
模糊图像质量评价
无参考
DCT系数
支持向量回归
Keywords
blur image quality assessment
no reference
discrete cosine transform （DCT） coefficient
supportvector regression
分类号
TP391 [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
基于广义回归神经网络无参考模糊图像质量评价
被引量：
5
2
作者
殷莹
机构
江南大学理学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期466-470,共5页
基金
国家自然科学基金项目(No.61170120)
国家自然科学基金青年基金(No.61103128)资助
江苏省自然科学基金(No.BK2011147)
文摘
提出一种基于广义回归神经网络的无参考模糊图像质量评价方法。该方法首先通过相位一致变换生成待评测图像的相位一致图像,然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征,最后利用广义回归神经网络模型训练学习,预测得到无参考模糊图像质量得分。在3个公开数据库模糊图像上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,更加符合人类视觉特性。
关键词
模糊图像质量评价
广义回归神经网络
相位一致
灰度共生矩阵
Keywords
blur Image quality assessment
general regression neural network
phase congruency
gray level co-occurrence matrix
分类号
TP391 [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
基于多分辨率分解无参考模糊图像质量评价
3
作者
潘强
印鉴
机构
珠海城市职业技术学院经济管理学院
中山大学信息科学与技术学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第7期1143-1148,共6页
基金
国家自然科学基金(61033010)
广东省自然科学基金(S2011020001182)
珠海城市职业技术学院课题(020141214)
文摘
利用多分辨率分析手段有效识别模糊效果,提出一种基于多相分解耦合乘法多分辨率分解的无参考模糊图像质量评价方法。首先将模糊图像进行多相成份分解,计算各相成份的相对偏差和绝对偏差;且引入多分辨率分析,设计了模糊转换函数;再计算图像细节均值,定义转换点分类规则;并对图像内容进行分析,建立图像细节信息判别标准;根据标准,对图像进行粗分类,并计算其阈值;最后,引入多分辨率的垂直、水平方向的模糊转换,构造模糊质量评价模型,准确获取图像模糊量。在3个图像数据库中测试得出:与当前无参考模糊图像质量评价方法相比,更加符合人类视觉特性,具有更好的评价效果。
关键词
模糊图像质量评价
模糊
效果
多相分解
多分辨率分解
模糊
转换
Keywords
Blur image quality assessment
blur effect
polyphase component
multi-resolution analysis
blur transition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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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DCT系数无参考模糊图像质量评价方法
桑庆兵
齐会新
吴小俊
李朝锋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于广义回归神经网络无参考模糊图像质量评价
殷莹
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多分辨率分解无参考模糊图像质量评价
潘强
印鉴
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
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职称材料
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