| 基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法 |
| |
| 引用本文： | 桑庆兵,梁狄林,吴小俊,李朝锋.基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法[J].计算机科学,2014,41(6):287-290,298. |
| |
| 作者姓名： | 桑庆兵 梁狄林 吴小俊 李朝锋 |
| |
| 作者单位： | 江南大学物联网工程学院计算机系 无锡214122;江南大学物联网工程学院计算机系 无锡214122;江南大学物联网工程学院计算机系 无锡214122;江南大学物联网工程学院计算机系 无锡214122 |
| |
| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61170120,60973094),江苏省自然科学基金(BK2011147),青年基金(61103128)资助 |
| |
| 摘 要： | 传统的梯度结构相似度算法(GSSIM)简单地将各子块GSSIM的平均值作为整幅图像的质量评估值,忽略了人眼对图像不同失真区域的视觉灵敏度不同的特点。针对此问题,提出了一种基于膨胀和图像块分类的加权梯度结构相似度图像质量评价方法(WGSSIM)。该方法首先将失真图像划分为两个区域:边缘膨胀区域和平滑区域;然后将失真图像划分成8×8的图像块,根据失真区域将图像块区分为边缘膨胀块与平滑块两类;最后对不同类型图像块之间的GSSIM值赋予不同的权值,计算得到整幅图像的WGSSIM。实验表明,该方法在3个数据库上的评价结果稳定、合理,更加符合人眼视觉系统特性,评价结果与主观评价有很好的一致性。
|
| 关 键 词： | 图像质量评价 全参考 梯度结构相似度 人眼视觉系统(HVS) 膨胀 |
| 收稿时间： | 2013/8/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/11/30 0:00:00 |
Gradient Structural Similarity Image Assessment Index Based on Dilation |
| |
| SANG Qing-bing,LIANG Di-lin,WU Xiao-jun and LI Chao-feng.Gradient Structural Similarity Image Assessment Index Based on Dilation[J].Computer Science,2014,41(6):287-290,298. |
| |
| Authors: | SANG Qing-bing LIANG Di-lin WU Xiao-jun and LI Chao-feng |
| |
| Affiliation: | Department of Computer,School of IoT Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;Department of Computer,School of IoT Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;Department of Computer,School of IoT Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;Department of Computer,School of IoT Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Image quality assessment Full-reference Gradient structural similarity Human visual system Dilation |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
|
