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基于流形学习的高动态范围图像质量评价 被引量：3
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作者 于娇文 郁梅 +1 位作者 邵华 蒋刚毅 《激光杂志》 北大核心 2017年第4期90-95,共6页
高动态范围图像通过更高的对比度和更广的显示亮度增加用户的身临其境感和用户体验质量,因而对其质量评价有着广泛的应用需求。已有研究表明流形可作为大脑感知的一种表述,故提出了基于流形学习的高动态范围图像质量评价方法。该方法将... 高动态范围图像通过更高的对比度和更广的显示亮度增加用户的身临其境感和用户体验质量,因而对其质量评价有着广泛的应用需求。已有研究表明流形可作为大脑感知的一种表述,故提出了基于流形学习的高动态范围图像质量评价方法。该方法将高动态范围图像进行预处理后进行亮度分解和纹理提取,分别对亮度分解和纹理提取后的边缘与纹理特征图像进行流形特征相似度度量;然后考虑色度域扩展,对色度分量直接进行结构相似度度量;将六个特征采用随机森林方法得到图像的最终客观质量值。该方法在高动态范围图像数据库中进行验证,其PLCC与SROCC指标分别达到了0.9238与0.9117,研究结果表明该方法能很好地符合人眼视觉感知特性。 展开更多
关键词 图像质量评价 高动态范围图像 色度空间 流形特征 随机森林
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