超分辨重建图像质量评价算法

• 作者: 于康龙 杨进 秦卫城 许若飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像质量评价 超分辨图像重建 结构相似度 尺度空间理论
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-205
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1504-0306

摘要

超分辨率图像重建技术可以提高图像分辨率，但是通常会给图像带来相应的尺寸变化，如何评价质量提升是个难题。目前常用的图像质量评价算法很少涉及图像的尺寸变化。基于结构相似度（SSIM）和尺度空间理论（SIFT），提出了一种针对超分辨率重建图像的弱参考质量评价算法，算法将SSIM与SIFT融合，能够适用图像尺寸的变化。通过仿真和实验证明了该算法的有效性。实验结果表明，该算法能够很好地适应图像尺寸的变化，可以客观地评价超分辨重建图像质量的好坏。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨进		3	20	2.0	3.0
2	于康龙		1	16	1.0	1.0
3	秦卫城		1	16	1.0	1.0
4	许若飞		1	16	1.0	1.0