| 基于亮度统计的无参考图像质量评价 |
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| 引用本文： | 李俊峰,张之祥,沈军民.基于亮度统计的无参考图像质量评价[J].光电子．激光,2016,27(10):1101-1110. |
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| 作者姓名： | 李俊峰 张之祥 沈军民 |
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| 作者单位： | 浙江理工大学 自动化系,浙江 杭州 310018;浙江理工大学 自动化系,浙江 杭州 310018;浙江理工大学 电子信息工程系,浙江 杭州 310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61374022)、浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C33109)、浙江省新型网络标准及其应用技术重点实验室开放课题(2013E10012)及浙江理工大学研究生创新研究(YCX15025)资助项目 (1.浙江理工大学 自动化系,浙江 杭州 310018; 2.浙江理工大学 电子信息工程系,浙江 杭州 310018) |
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| 摘 要： | 基于亮度均值减损对比归一化(MSCN) 系数统计特性及其8方 向邻域系数间的相关性,提出了一种通用无参考图像质量评价方法.首先,分别利用非 对称广义高斯分布(AGGD)模型拟合MSCN系数及其8方 向邻域系数,并估计 相应AGGD 模型参数作为亮度统计特征;其次,计算8方向邻域MSCN系数间的互信息(MI),作为描述方向相 关性的统计特征;进而,分别利用支持向量回归机(SVR)和支 持向量分类机(SVC)构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型; 最后, 在LIVE 等图像质量 评价数据库上进行了算法与DMOS的相关性、失真类型识别、模型 鲁棒性及计算复杂性等方面的实验。实 验结果表明,本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性,在LIVE图像质量评 价数据库上的斯 皮尔曼等级相关系数(SROCC)和皮尔逊线性相关系数 (PLCC)均在0.945以上;而且,图像失真 类型识别模型的识别准确率也高达到92.95%,明显高于 当今主流无参考图像质量评价方法。
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| 关 键 词： | 图像质量评价 亮度统计 自然场景统计 互信息(MI) |
| 收稿时间： | 2015/11/5 0:00:00 |
No-reference image quality assessment based on luminance statistics |
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| LI Jun-feng,ZHANG Zhi-xiang and SHEN Jun-min.No-reference image quality assessment based on luminance statistics[J].Journal of Optoelectronics·laser,2016,27(10):1101-1110. |
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| Authors: | LI Jun-feng ZHANG Zhi-xiang and SHEN Jun-min |
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| Affiliation: | Department of Automation,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018;Department of Automation,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018;Department of Electronic Information Engineering,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou,310018 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image quality assessment luminance statistics natural scene statistics mutual information (MI) |
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