多核学习纹理特征的无参考图像质量评价

• 作者: 严大卫 桑庆兵
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 无参考图像质量评价 多核学习 灰度-梯度共生矩阵 结构张量 相位一致
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1517-1524
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1405036

摘要

由于多种失真类型灰度-共生矩阵特征的不规则性，单核方法无法取得理想结果，从而提出了一种基于多核学习，针对多种失真类型的无参考图像质量评价方法。首先对灰度图像进行相位一致和结构张量变换，得到相位一致图和结构张量图，然后分别对它们提取灰度-梯度共生矩阵二次统计特征，最后将提取的特征输入到高效的分层多核学习机进行训练学习，预测得到图像的质量评分。多图像库多次随机实验结果表明，新方法结果与主观评价值有较好的一致性，并具有较好的推广性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑庆兵	江南大学物联网工程学院	50	566	9.0	23.0
2	严大卫	江南大学物联网工程学院	3	6	2.0	2.0