基于特征融合的雾化图像质量评价方法

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中文摘要：针对雾、霾等天气导致监控图像质量降低的问题,提出一种基于特征融合的雾化图像质量评价方法.该方法首先提取雾化图像的梯度方向特征、梯度强度特征和亮度特征,计算雾化图像的局部梯度强度标准差和局部亮度标准差以分析图像降质所导致局部结构信息变化.其次,计算参考图像和失真图像不同类型特征之间的差异得到差异特征图.最后,融合不同类型的差异特征实现雾化图像质量的定量评价.为验证该方法的性能,分别在雾化图像数据库exBeDDE、公开自然场景图像数据库与公开截屏图像数据库上,将该方法与雾化图像数据库自带的雾化图像质量评价方法以及几种主流的全参考图像质量评价方法进行了性能比较.实验结果表明,该方法能够准确评价雾化图像的质量,适用于不同失真类型,与人眼主观评价结果有较高的一致性.

外文标题：Hazy Image Quality Assessment Based on Multi-feature Fusion

作者：

张一鸣、杨曦晨

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作者单位：

南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院,江苏南京 210046

关键词：

数字图像处理图像质量评价雾化失真特征融合支持向量回归

基金：

国家自然科学基金青年基金江苏省教育厅面上项目

项目编号：

6210126820KJB510021

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.11.011

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD

影响因子：0.621

ISSN：1673-629X

年,卷(期)：2022.32(11)

参考文献量13