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结合自然图像统计和空域变换的无参图像质量评价
被引量：
8
1
作者
刘雪超
吴志勇
+1 位作者
黄德天
云海姣
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期249-255,共7页
为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特...
为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特征参数,以反映分布特征;最后利用失真图像与原始图像统计分布的差异,将特征参数与参考标准直接进行K-L距计算获得评价值.实验结果证明,文中方法无需参考图像,适用于任意失真类型图像的质量评价,与同类方法相比,评价结果与主观DMOS值更具一致性;同时,该方法计算复杂度较低,对Live库中图像运算耗时少于130 ms,具有广泛的实际应用价值.
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关键词
图像质量评价
自然图像统计
非对称广义高斯分布
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职称材料
基于双树复小波的无参考立体图像质量评价
被引量：
3
2
作者
顾婷婷
刘新会
+1 位作者
桑庆兵
李朝锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第2期154-161,共8页
随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视...
随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。
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关键词
双树复小波变换
非对称广义高斯分布
梯度幅值
相对梯度方向
奇异值
AdaBoosting
BP神经网络
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职称材料
题名
结合自然图像统计和空域变换的无参图像质量评价
被引量：
8
1
作者
刘雪超
吴志勇
黄德天
云海姣
机构
西安建筑科技大学电工教研室
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电测控部
华侨大学物联网系
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期249-255,共7页
基金
国家自然科学基金(61108066)
国家"八六三"高技术研究发展计划(2010AA8080202)
+1 种基金
中国科学院三期创新工程
长春光机所所内创新工程(Y10532B110)
文摘
为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特征参数,以反映分布特征;最后利用失真图像与原始图像统计分布的差异,将特征参数与参考标准直接进行K-L距计算获得评价值.实验结果证明,文中方法无需参考图像,适用于任意失真类型图像的质量评价,与同类方法相比,评价结果与主观DMOS值更具一致性;同时,该方法计算复杂度较低,对Live库中图像运算耗时少于130 ms,具有广泛的实际应用价值.
关键词
图像质量评价
自然图像统计
非对称广义高斯分布
Keywords
quality assessment
natural scene statistics
asymmetric generalized Gaussian distribution
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
基于双树复小波的无参考立体图像质量评价
被引量：
3
2
作者
顾婷婷
刘新会
桑庆兵
李朝锋
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第2期154-161,共8页
基金
江苏省自然科学基金(No.BK20171142)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(No.BY2016022-17/001)
文摘
随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。
关键词
双树复小波变换
非对称广义高斯分布
梯度幅值
相对梯度方向
奇异值
AdaBoosting
BP神经网络
Keywords
dual-tree complex wavelet transform
asymmetric generalized Gaussian distribution
gradient magnitude
relative gradient orientation
singular value decomposition
AdaBoosting back-propagation neural network
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合自然图像统计和空域变换的无参图像质量评价
刘雪超
吴志勇
黄德天
云海姣
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
8
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职称材料
2
基于双树复小波的无参考立体图像质量评价
顾婷婷
刘新会
桑庆兵
李朝锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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参考文献
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