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摘要:
针对均值奇异值分解(M_SVD)算法没有考虑图像的结构特征和视觉特性,利用Log-Gabor小波模拟人类视觉系统(HVS),提出了一种将视觉奇异值与几何矩联合(VSVGM)的方法.VSVGM首先基于二维Log-Gabor变换提取图像的视觉多通道奇异值能量特征,然后设计了视觉阈值算法和失真度评价算法分别对该特征进行稀疏化处理和局部测量;其次,根据HVS空域、频域特性融合局部评价和各视觉通道评价;最后,VSVGM自适应地融合了视觉几何矩第二结构特征评价.实验结果表明VSVGM的主、客观评价相关系数和预测相关系数分别提高了4.4%和3.5%,预测误差则降低了2.491.VSVGM方法的整体准确度、稳定性及评价速度均优于特征相似度(FSIM)新方法.
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文献信息
篇名 视觉稀疏化多通道多特征自适应的图像评价
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 计算机视觉 图像质量评价 视觉稀疏性 能量特征 结构特征
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 视觉测量与图像处理
研究方向 页码范围 667-674
页数 8页 分类号 TH741.1
字数 5950字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶绿 浙江科技学院信息与电子工程学院 29 173 9.0 11.0
2 丰明坤 浙江科技学院信息与电子工程学院 18 107 7.0 10.0
3 王中鹏 浙江科技学院信息与电子工程学院 23 62 6.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
图像质量评价
视觉稀疏性
能量特征
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研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导