基于边缘梯度信息的图像质量评价方法

TP391; 利用人眼视觉感知特性评价图像的质量一直是图像处理领域的研究热点,但是目前很多客观评价方法未能充分考虑视觉感知特性.针对当前工作的不足,提出了基于边缘梯度信息的图像质量评价方法.采用基于小波变换模极大值的方法提取图像的边缘梯度信息,并利用高斯函数对图像区域进行区域加权,提出基于边缘梯度信息的评价方法.实验结果表明,该方法能够准确和有效地度量不同失真类型图像的质量,与主观评价值的一致性较好,并且该算法的性能也有较大的提高....

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Published in计算机科学与探索 Vol. 6; no. 11; pp. 1019 - 1025
Main Authors 梁敏瑜, 孙权森
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京理工大学 计算机科学与技术学院,南京,210094 2012
Subjects
边缘信息
图像质量评价
结构相似度
人眼视觉系统(HVS)
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.2012.11.006

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Summary:TP391; 利用人眼视觉感知特性评价图像的质量一直是图像处理领域的研究热点,但是目前很多客观评价方法未能充分考虑视觉感知特性.针对当前工作的不足,提出了基于边缘梯度信息的图像质量评价方法.采用基于小波变换模极大值的方法提取图像的边缘梯度信息,并利用高斯函数对图像区域进行区域加权,提出基于边缘梯度信息的评价方法.实验结果表明,该方法能够准确和有效地度量不同失真类型图像的质量,与主观评价值的一致性较好,并且该算法的性能也有较大的提高.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2012.11.006