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基于奇异值分解与自然图像统计的无参考图像质量评价方法 被引量：1

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摘要 针对图像质量评价问题,从自然图像统计与SVD角度出发,提出一种通用无参考图像质量评价方法。方法对待测失真图像进行局部归一化,利用奇异值分解提取图像高频信息,采用非对称广义高斯分布进行模拟高频信息的自然图像统计特征,构建图像质量特征向量;利用支持向量机构建图像质量回归模型,实现图像质量评价。通过在LIVE2图像质量评价数据库的大量实验表明,方法能够有效评价不同失真类型的图像质量;与现有经典的无参考通用图像质量评价方法相比,方法的评价结果与人眼主观评价具有更高的一致性,并具有较低的数据依赖性。
作者 王冠军 幸涛 沈静 WANG Guanjun;XING Tao;SHEN Jing
机构地区 中国电子科技集团公司第二十七研究所 空装驻郑州地区军代室
出处 《信息技术与信息化》 2022年第1期122-125,共4页 Information Technology and Informatization
关键词 图像质量评价 局部归一化 SVD 自然图像统计
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献16

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共引文献11

同被引文献3

引证文献1

信息技术与信息化
2022年 第1期

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