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摘要:
为了规避图像质量评价中的视觉特征和池化策略难以选取和解释的问题,在提取参考图像和失真图像的多种底层特征的基础上,采用机器学习的方法自动预测真实图像质量,提出多特征融合的图像质量评价方法.针对参考图像和失真图像分别提取相位一致性、梯度、视觉显著性、对比度特征,计算4种特征的相似度图,提取相似度图的均值和方差特征,最后采用支持向量回归评价文中方法.在LIVE、CSIQ、TID2008和TID2013图像库上的实验表明,文中方法的主客观一致性较好.
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文献信息
篇名 多特征融合的图像质量评价方法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 底层特征相似度图 统计特征 池化 支持向量机
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 669-675
页数 7页 分类号 TN911.73
字数 4530字 语种 中文
DOI 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201907011
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 傅鹏 南京理工大学计算机科学与工程学院 7 46 3.0 6.0
2 贾惠珍 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室 4 8 1.0 2.0
3 王同罕 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室 3 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
底层特征相似度图
统计特征
池化
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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