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基于结构信息提取的图像质量评价
被引：40
|作者：
叶盛楠
苏开娜
肖创柏
段娟
机构：
[1] 北京工业大学计算机学院 北京100022
[2] 北京工业大学计算机学院
来源：
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
图像质量评价;
结构相似度(SSIM);
结构信息提取(SIExt);
人眼视觉系统(HVS);
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
结构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想.与自底向上地模拟人眼视觉系统(HVS)低阶的组成结构不同,结构相似性理论自顶向下地模拟HVS的整体功能.作为结构相似性理论的一个实现,结构相似度(SSIM)指数有着简单高效的优点,但SSIM在交叉失真类型和失真严重时的准确性不够好.本文将结构信息重新解释为图像中能量足够大的中高频成分,从新的角度将SSIM理解为一种更好的局部误差度量方式.提出一种基于结构信息提取(SIExt)的图像质量评价方法,将图像中的结构信息分离出来给予较大的权重,并用SSIM作为误差度量估计局部失真.实验结果表明,SIExt比PSNR和SSIM等方法有更好的准确性.
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页码：856 / 861
页数：6
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