| 周武杰,蒋刚毅,郁梅.基于块内容和支持向量回归的图像质量客观评价模型[J].高技术通讯(中文),2012,22(11):1117~1123 |
| 基于块内容和支持向量回归的图像质量客观评价模型 |
| An objective image quality assessment model based on block content and support vector regression |
| 修订日期：2011-11-04 |
| DOI：10.3772/j.issn.1002-0470.2012.11.002 |
| 中文关键词: 图像质量评价(IQA)， 人眼视觉特性， 图像块内容， 支持向量回归(SVR) |
| 英文关键词: image quality assessment (IQA), human visual characteristics, image block content, support vector regression (SVR) |
| 基金项目:国家自然科学基金(60832003，61071120)，浙江省研究生创新科研项目（YK2009044，YK2011045），浙江省教育厅科研项目（Y201224839）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 周武杰 | 浙江科技学院信息与电子工程学院；宁波大学信息科学与工程学院宁波 | | 蒋刚毅 | 宁波大学信息科学与工程学院宁波 | | 郁梅 | 宁波大学信息科学与工程学院宁波 |
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| 中文摘要: |
| 通过分析人眼对不同图像类型块的敏感度和支持向量回归(SVR)的特性，提出了一种基于块内容和SVR的图像质量评价模型。该模型首先根据图像子块的交流能量的关系，自适应地把图像分成边缘块、纹理块和平坦块3种类型；接着对不同类型块的失真程度采用图像块质量评价方法进行度量，得到图像各类型块的质量分数；其后利用SVR来学习3种类型块的质量分数与主观评价值的关系；最后用训练好的SVR完成图像质量预测。在实验过程中，图像各类型块失真程度评价采用了奇异值分解(SVD)方法、方向投影(DP)方法和投影能量(PE)方法。从实验结果可以得到，该模型克服了图像3种类型子块质量分数的权值讨论，从而使SVD方法、DP方法和PE方法的评价性能得到了有效提高，这表明该模型对图像块质量评价方法性能提高具有一定的普适性。 |
| 英文摘要: |
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