董宏平
- 作品数：3 被引量：14H指数：1
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 互信息域中的无参考图像质量评价被引量：14
- 2014年
- 目的无参考图像质量评价是近几年来的研究热点,具有深远的现实意义和广泛的应用价值,提出一种基于互信息的无参考图像质量评价方法。方法该方法使用原始自然图像及其对应的规范化亮度图像和局部标准差图像作为输入,利用自相关互信息对输入图像邻近像素间的相关性进行量化,并引入多尺度分析得到图像在两个尺度上的互信息特征,最后使用支持向量机(SVM)在LIVE图像数据库上训练学习,从而对多类失真图像进行客观质量评价。结果在LIVE图像数据库中对本文算法进行性能测试,实验结果显示该算法得到的评价结果与人眼主观评价结果之间的平均相关系数高达0.93,总体分类准确率达到79%,性能足以与当前主流的全参考、无参考方法相竞争。结论本文方法有别于传统的基于变换的无参考图像质量评价方法,将着眼点放于自然图像邻近像素之间的固有联系上,并取得了较好的实验效果。由于没有使用图像变换并从全局域进行考虑,本文方法具有较低的时间复杂度。
- 董宏平刘利雄
- 关键词：自相关互信息无参考图像质量评价支持向量机
- 一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法
- 本发明涉及一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：①将图像分别变换到Curvelet域和相位一致域中；②从Curvelet域和相位一致域中提取一系列自然场景统计特征，包括Curvel...
- 刘利雄董宏平黄华
- 文献传递
- 一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法
- 本发明涉及一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：①将图像分别变换到Curvelet域和相位一致域中；②从Curvelet域和相位一致域中提取一系列自然场景统计特征，包括Curvel...
- 刘利雄董宏平黄华
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