資料介紹
現有的通用型無參考圖像質量評價方法大多是利用失真圖像及其主觀值來訓練回歸模型預測圖像質量指標,然而這種方法需要消耗大量的時間進行訓練,并且評價效果依賴于訓練圖像庫中的失真類型,通用性較差,很難應用到實際場合中。為了解決數據庫依賴問題,提出一種歸一化的基于圖像尺度不變性的無參考圖像質量評價方法。該方法不依賴外部數據,將圖像的統計特性及邊緣結構特性作為圖像質量評價的有效特征,利用圖像多尺度不變性計算多尺度間的整體特征差異,從而預測圖像質量。實驗結果表明,所提方法對混合失真圖像質量評價效果好,運行效率高,與目前現有的無參考圖像質量評估方法相比具有較好的綜合性能,具有較好的應用價值。
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