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摘 要：针对目前的无参考评价方法无法准确反映人类对图像质量的视觉感知效果，该文提出一种基于自然统计特
& z* T# S) t' r9 X# H4 {征分布(DIstribution Characteristics of Natural statistics, DICN)的无参考图像质量评价方法。其原理是用小波变7 s" `: P, r* U5 e! j
换将图像分解为低频子带和高频子带部分，再将高频子带部分分成 8 8 0 k z9 n( B/ h1 E9 y
× 的小块，提取每一子块的幅值和信息熵，/ C! @9 Q& P1 H" u5 N" P* A
并分别计算其分布直方图均值和斜度作为特征，利用支持向量回归思想对特征进行训练，建立 5 种不同失真类型的8 H& s. ^. U/ b. \9 k! T U L
质量预测模型。在此基础上，采用支持向量机针对图像特征构造分类器并进行失真判断以确定不同失真的权重，结- b; M( U) x0 |/ }
合 5 种失真评价模型可得到自然统计特征分布的无参考评价模型。实验结果分析表明，该算法的评价效果优于现有8 s3 D. d+ B {- R8 S4 U: W
的经典算法，与主观评价具有较好一致性，能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。: F" n% u( g4 q
关键词：无参考图像质量评价；小波分解；局部幅值；局部熵, _4 `1 X Q, T& {& D
/ d7 E+ j/ {& i9 A/ _
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- @6 N% G, ^. C7 [2 ^1 R附件下载：2 J; k+ x* U+ p+ n' Q# [
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发表于 2021-6-1 10:04
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