| 基于结构相似度的自适应图像质量评价 |
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| 引用本文： | 靳鑫,蒋刚毅,陈芬,郁梅,邵枫,彭宗举,Yo-Sung Ho.基于结构相似度的自适应图像质量评价[J].光电子．激光,2014(2):378-385. |
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| 作者姓名： | 靳鑫 蒋刚毅 陈芬 郁梅 邵枫 彭宗举 Yo-Sung Ho |
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| 作者单位： | 宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112;光州科学技术学院 信息及通信学院,光州 500-712 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1301257,61171163,61271270,1,61311140262)资助 项目 3 (1.宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 3152112; 2.南京大学 软件新技术国家重点实验室,江苏 南京 210023; 3.光州科学技术学院 信息及通信学院,光州 500-712) |
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| 摘 要： | 考虑到在结构相似度(SSIM,structural similarity)模型中,亮度、对比度和结构度3个评价因子对不同失真类型图像质量评价(QA)的贡献程度不同,本文提出了根据图像失真类型分析的自适应SSIM(ASSIM)的IQA方法。首先,分析失真图像和参考图像的小波子带能量、傅里叶功率谱和幅度谱的数据特点,据此判定图像失真类型,包括高斯白噪声(WN)、JPEG压缩(JPEM)、高斯模糊(Gblur)及类JP2K4类失真;接着,通过优化算法确定SSIM在评价不同失真类型图像时最佳的评价因子权重;最后,将图像的失真类型判别和评价因子的调整相结合,实现对图像的自适应评价。实验结果表明,由于失真类型的判断和评价因子权值的优化,ASSIM对各类失真图像的评价效果都要优于SSIM,特别是对Gblur失真的图像进行评价时,Pearson系数(CC)值提高了0.05,Spearman等级相关系数(SROCC)值的提高超过0.039。
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| 关 键 词： | 图像质量评价(IQA) 结构相似度(SSIM) 失真类型分析 自适应因子调节 |
| 收稿时间： | 6/7/2013 12:00:00 AM |
Adaptive image quality assessment method based on structural similarity |
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| JIN Xin,JIANG Gang-yi,CHEN Fen,YU Mei,SHAO Feng,PENG Zong-ju and Yo-Sung Ho.Adaptive image quality assessment method based on structural similarity[J].Journal of Optoelectronics·laser,2014(2):378-385. |
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| Authors: | JIN Xin JIANG Gang-yi CHEN Fen YU Mei SHAO Feng PENG Zong-ju and Yo-Sung Ho |
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| Affiliation: | Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Faculty of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China;Dept.of Information and communication,Gwangju Institute of Science and Technology,Gwangju,500-712,Korea |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image quality assessment (IQA) structural similarity (SSIM) distortion analysis adaptive factor adjustment |
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