基于视觉感知高度相关的图像质量评价

• 作者: 于淼淼 唐梽森 廖开阳 郑元林
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像质量评价 人眼视觉系统 梯度特征 Gauss差分模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 224-233
• 页数: 10页
• 分类号: TS8
• 字数: 8006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2019.02.013

摘要

评估并监控图像质量是数字图像处理技术的基础工作.客观图像质量评价(IQA)旨在通过计算机开发与人眼视觉感知密切相关的算法.本文充分模拟人眼视觉系统(HVS)和大脑机制,提出了一种新的基于机器学习的全参考型图像质量评价模型CGDR.该模型融合了图像的色度特征、梯度特征、对比敏感度函数(CSF)特征以及Gauss差分(DOG)频带特征.其中,改进后的梯度算法不仅包含更丰富的相邻信息和多方向边缘信息,同时强调了参考图像和失真图像的边缘相关性.在三个基准图像数据库上的实验结果表明,CGDR的预测性能优于八种主流方法,跨数据库测试体现出其强大的鲁棒性,预测结果能够与人眼主观感知保持高度一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑元林	西安理工大学印刷包装与数字媒体学院	45	288	7.0	16.0
5	廖开阳	西安理工大学印刷包装与数字媒体学院	7	19	3.0	4.0
9	于淼淼	西安理工大学印刷包装与数字媒体学院	1	2	1.0	1.0