基于互相关系数的边缘加权质量预测评估算法

• 作者: 李凡 汪烈军 韩沁
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 图像质量评估 互相关系数 图像多尺度分解 边缘加权
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 107-112
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

多媒体应用中，图像可能需要进行缩放后观测，尤其在增大显示分辨率时，图像质量会不可避免地下降。为了对这种情况下的图像质量进行评估，提出了一种基于预测的图像质量评估算法。算法采用图像邻域像素间的互相关系数进行图像质量的评估，考虑到邻域像素的强相关性会带来图像边缘区域模糊，算法对图像不同的区域采用分类加权的处理方式。同时，为了兼顾人眼的视觉特性，对待评估图像进行多尺度分解，给予不同尺度以不同权重，从而计算出最终的图像评估分数。由实验分析结果，所提算法可在图像的原始尺度上有效地进行失真质量预测，且对比已有的DIIVINE算法，验证了该算法的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪烈军	新疆大学信息科学与工程学院	45	157	7.0	9.0
2	李凡	西安交通大学电子与信息工程学院	15	207	6.0	14.0
3	韩沁	西安交通大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0