基于SVM和GA的图像质量评价方法

• 作者: 丁文锐 向锦武 崔乐 王磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 图像质量评价 最优参数选取 主客观一致性
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 195-197
• 分类号: TP391
• 字数: 3270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.067

摘要

针对主观评价关联方法易陷入局部最优以及处理非线性、高维、小样本问题时效果不佳等问题,以均方误差、峰值信噪比、奇异值分解这3个图像质量客观评价指标和LIVE数据库评分作为学习样本,通过支持向量机学习得到主客观关联函数,利用遗传算法进行最优参数选取,由此得到具有主客观一致性的评价模型.测试结果表明,相比传统方法,该方法对图像质量的评价更准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	北京航空航天大学电子信息工程学院	72	437	12.0	19.0
2	向锦武	北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所	118	838	16.0	21.0
3	丁文锐	北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所	35	153	6.0	10.0
4	崔乐	北京航空航天大学电子信息工程学院	1	12	1.0	1.0