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基于视觉显著性的自适应图像质量评价方法

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为使图像质量客观评估与主观评估之间的相关性更高,基于人类的注意力感知特性,提出基于视觉显著性的自适应图像质量评价方法.该方法首先通过池化色度相似度、视觉显著性相似度、梯度相似度3个图像特征得到局部质量评分;然后使用基于视觉显著性的自适应策略对各相似度参数进行修正,解决了传统评价方法中仅凭经验修改参数的问题;最后引入视觉显著性构造加权函数池化3个特征相似度,以获得全局质量分数.实验结果表明,在3个数据库中该方法的PLCC精度最低为0.8793,最高可达0.9537,综合性能优于主流的10个图像质量评价方法.基于视觉显著性的自适应图像质量评价方法性能优异,与主观评估具有较高的一致性.
An Adaptive Image Quality Assessment Method Based on Visual Saliency

邓杰航、袁仲鸣、刘栋濠、顾国生

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广东工业大学计算机学院,广东广州510006

图像质量评价 视觉显著性 特征提取 自适应参数修正

广东工业大学大学生创新创业项目

D202012021429263367

2021

10.11907/rjdk.211089

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(11)
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