采用形状一致性特征的盲图像质量评价方法-中国学术期刊网络出版总库

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采用形状一致性特征的盲图像质量评价方法

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【英文篇名】	A Blind Quality Assessment Method for Images Using Shape Consistency Feature
【下载频次】	★★★★
【作者】	储颖; 牟轩沁; 洪伟;
【英文作者】	CHU Ying; MOU Xuanqin; HONG Wei; School of Electronics and Information Engineering; Xi'an Jiaotong University; College of Computer Science and Software Engineering; Shenzhen University;
【作者单位】	西安交通大学电子与信息工程学院; 深圳大学计算机与软件学院;
【文献出处】	西安交通大学学报 , Journal of Xi'an Jiaotong University, 编辑部邮箱 2014年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像质量评价; 形状一致性; 直方图; 字典;
【英文关键词】	image quality assessment; shape consistency; histogram; dictionary;
【摘要】	针对基于学习的盲图像质量评价方法评估性能易受训练样本库内容和学习策略影响的问题,提出一种无需训练学习的、采用条件直方图形状一致性特征的盲图像质量评价(SCCH)方法。该方法首先计算失真图像中相邻区分归一化变换系数的联合条件直方图,从中提取形状一致性特征;接着依尺度分解特征矢量,并利用公开数据库构造特征属性-主观评分字典;最后将特征子矢量一范数与字典中各特征属性比较排序,对字典中主观得分进行插值以计算失真图像质量评分。在两大公开数据库的实验结果表明,SCCH方法与图像质量主观评分的线性相关系数值大于0.82,稳定保持在较高水平。与传统盲图像质量评价方法相比,SCCH方法无需训练学习,质量评分公式形式简单,质量评价系统容易实现。
【英文摘要】	A new blind quality assessment method for images is proposed to solve the problem that the evaluation performances of learning based blind image quality assessment(BIQA)methods are sensitive to the contents of training samples and learning strategies.The method uses the shape consistency of conditional histogram based BIQA metric(SCCH)and does not need training and learning.The method calculates the joint conditional histograms of neighboring divisive normalization transform coefficients in distorted images...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(90920003); 国家自然科学基金委员会-广东省人民政府自然科学联合基金重点资助项目(U1201256); 深圳市科技研发资金基础研究计划资助项目(JC201105160492A)
【更新日期】	2014-09-12
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	图像质量评价(image quality assessment,IQA)在图像处理、网络传输质量监控、视频编码与通信等领域都有着广泛应用[1],其研究的目的是构造与人类主观感知质量相一致的图像质量客观评分,作为自动化方法参数选择或传输系统性能比较的依据[2]。其中,盲图像质量评价不需要图像退化

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