基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

• 作者: 严大卫 桑庆兵 高双
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 盲图像质量评价 非下采样Contourlet变换 多核学习 信息熵
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1171-1178
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.06.022

摘要

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法.首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分.在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性.

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
3	高双	江南大学物联网工程学院	2	5	2.0	2.0