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基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究
被引量：
6
1
作者
姜中敏
周颖梅
《包装工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期134-137,共4页
目的为了简化印刷图像质量主观评价方法。方法提出基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究,将多尺度结构相似度应用在印刷图像质量评价上。结果实验仿真表明,多尺度结构相似度模型客观评价结果与主观评价结果的相关系数最高,为0.76...
目的为了简化印刷图像质量主观评价方法。方法提出基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究,将多尺度结构相似度应用在印刷图像质量评价上。结果实验仿真表明,多尺度结构相似度模型客观评价结果与主观评价结果的相关系数最高,为0.7698,表明两者是强相关关系。结论提出的基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价方法,是印刷图像质量评价的一种有效的新方法。
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关键词
印刷图像
结构
相似
度
多
尺度
结构
相似
度
主观实验
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职称材料
一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法
被引量：
2
2
作者
郑德品
沈海斌
赵武峰
《机电工程》
CAS
2007年第10期82-84,共3页
针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问...
针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题。在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS_SSIM)进行仿真比较。实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM。
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关键词
峰值信噪比
结构
相似
度
多
尺度
结构
相似
度
图像质量评价
人类视觉系统
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职称材料
基于支持向量回归的无参考MS-SSIM视频质量评价模型
被引量：
3
3
作者
卓力
张美娜
+1 位作者
王贯瑶
李嘉锋
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期1486-1493,共8页
多尺度结构相似度(multi-scale structural similarity,MS-SSIM)是一种常用的全参考视频质量评价准则,由于评价时需要原始视频作为参考,因此无法用于实时的网络视频质量评价中,故提出一种基于H. 264码流的无参考MS-SSIM视频质量评价模型...
多尺度结构相似度(multi-scale structural similarity,MS-SSIM)是一种常用的全参考视频质量评价准则,由于评价时需要原始视频作为参考,因此无法用于实时的网络视频质量评价中,故提出一种基于H. 264码流的无参考MS-SSIM视频质量评价模型.该模型从H. 264码流中提取出I帧和P帧的编码模式、运动矢量等参数,然后对这些参数进行统计分析,来表征视频的纹理丰富程度和运动剧烈与复杂程度;结合量化参数等信息构成码流特征参数集,使用支持向量回归(support vector regression,SVR)方法建立码流特征参数和MS-SSIM之间的映射关系模型,用于预测H. 264码流的MS-SSIM视频质量度量.该模型只使用从H. 264码流中提取的编码参数,无须原始的参考视频,也无须对视频进行解码.与现有的无参考码流预测模型相比,该模型可以获得更高的预测精度.
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关键词
H.264
码流参数
无参考
支持向量回归
多
尺度
结构
相似
度
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职称材料
基于结构化损失的单目深度估计算法研究
被引量：
4
4
作者
霍智勇
乔璐
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期728-733,共6页
为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深...
为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精度。在Ibims、NYUDv2、DIODE、Sintel 4个不同类型的数据集进行了数值实验和主观评测,结果表明该算法降低了深度预测误差,有效提高了预测的准确性,并具有一定的泛化性能。
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关键词
卷积网络
深
度
估计
梯
度
匹配损失
单目图像
多
尺度
结构
相似
度
损失
排序损失
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职称材料
题名
基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究
被引量：
6
1
作者
姜中敏
周颖梅
机构
上海理工大学
上海出版印刷高等专科学校
出处
《包装工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期134-137,共4页
文摘
目的为了简化印刷图像质量主观评价方法。方法提出基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究,将多尺度结构相似度应用在印刷图像质量评价上。结果实验仿真表明,多尺度结构相似度模型客观评价结果与主观评价结果的相关系数最高,为0.7698,表明两者是强相关关系。结论提出的基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价方法,是印刷图像质量评价的一种有效的新方法。
关键词
印刷图像
结构
相似
度
多
尺度
结构
相似
度
主观实验
Keywords
printing image
SSIM
multi-scale SSIM
subjective experiment
分类号
TS801.3 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法
被引量：
2
2
作者
郑德品
沈海斌
赵武峰
机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
出处
《机电工程》
CAS
2007年第10期82-84,共3页
基金
国家高技术发展计划(863计划)资助项目(2005AA1Z1260)
浙江省科技计划资助项目(2004C11043)
文摘
针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题。在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS_SSIM)进行仿真比较。实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM。
关键词
峰值信噪比
结构
相似
度
多
尺度
结构
相似
度
图像质量评价
人类视觉系统
Keywords
peak signal-noise ratio （PSNR）
structural similarity （SSIM）
muhi-scale structural similarity （MS_SSIM）
image quality assessment （IQA） ： human visual system （HVS）
分类号
TN391 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于支持向量回归的无参考MS-SSIM视频质量评价模型
被引量：
3
3
作者
卓力
张美娜
王贯瑶
李嘉锋
机构
北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期1486-1493,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61531006)
文摘
多尺度结构相似度(multi-scale structural similarity,MS-SSIM)是一种常用的全参考视频质量评价准则,由于评价时需要原始视频作为参考,因此无法用于实时的网络视频质量评价中,故提出一种基于H. 264码流的无参考MS-SSIM视频质量评价模型.该模型从H. 264码流中提取出I帧和P帧的编码模式、运动矢量等参数,然后对这些参数进行统计分析,来表征视频的纹理丰富程度和运动剧烈与复杂程度;结合量化参数等信息构成码流特征参数集,使用支持向量回归(support vector regression,SVR)方法建立码流特征参数和MS-SSIM之间的映射关系模型,用于预测H. 264码流的MS-SSIM视频质量度量.该模型只使用从H. 264码流中提取的编码参数,无须原始的参考视频,也无须对视频进行解码.与现有的无参考码流预测模型相比,该模型可以获得更高的预测精度.
关键词
H.264
码流参数
无参考
支持向量回归
多
尺度
结构
相似
度
Keywords
H.264
bitstream parameters
no-reference
support vector regression(SVR)
multi-scale structural similarity(MS-SSIM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于结构化损失的单目深度估计算法研究
被引量：
4
4
作者
霍智勇
乔璐
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期728-733,共6页
文摘
为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精度。在Ibims、NYUDv2、DIODE、Sintel 4个不同类型的数据集进行了数值实验和主观评测,结果表明该算法降低了深度预测误差,有效提高了预测的准确性,并具有一定的泛化性能。
关键词
卷积网络
深
度
估计
梯
度
匹配损失
单目图像
多
尺度
结构
相似
度
损失
排序损失
Keywords
convolutional network
depth estimation
gradient matching loss
monocular image
multi-scale structural similarity loss
ranking loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究
姜中敏
周颖梅
《包装工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法
郑德品
沈海斌
赵武峰
《机电工程》
CAS
2007
2
下载PDF
职称材料
3
基于支持向量回归的无参考MS-SSIM视频质量评价模型
卓力
张美娜
王贯瑶
李嘉锋
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
4
基于结构化损失的单目深度估计算法研究
霍智勇
乔璐
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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