基于图像色貌和梯度特征的图像质量客观评价

• 作者: 史晨阳 林燕丹
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 图像质量评价 人类视觉特性 色貌 梯度
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域
• 页码范围: 395-406
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.69.20200753

摘要

图像质量评价(IQA)方法需要考虑如何从主观视觉度量结果出发,设计出符合该结果的客观图像质量评价方法,应用到相关实际问题中.本文从视觉感知特性出发,量化色度和结构特征信息,提出了基于色貌和梯度两个图像特征的图像质量客观评价模型.两个色貌新指标(vividness和depth)是色度特征信息提取算子;梯度算子用来提取结构特征信息.其中,vividness相似图一方面作为特征提取算子计算失真图像局部质量分数,另一方面作为图像全局权重系数反应每个像素的重要程度.为了量化所提模型的主要参数,根据通用模型性能评价指标,使用Taguchi实验设计方法进行优化.为了验证该模型的性能,使用4个常用图像质量数据库中的94幅参考图像和4830幅失真图像进行对比测试,从预测精度、计算复杂度和泛化性进行分析.结果表明,所提模型的精度PLCC值在4给数据库中最低实现0.8455,最高可以达到0.9640,综合性能优于10个典型和近期发表的图像质量评估(IQA)模型.研究结果表明,所提模型是有效的、可行的,是一个性能优异的IQA模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林燕丹		79	702	16.0	23.0
2	史晨阳		2	1	1.0	1.0