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1:上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
Published:2015
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A method of image quality assessment based on visual low-level features[J]. 2015, 41(3): 280-284.
DOI:
A method of image quality assessment based on visual low-level features[J]. 2015, 41(3): 280-284. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.03.020.
把视觉底层特征概念引入到客观图像质量评价中
提出了一种基于不同图像视觉底层特征的质量评价方法。在基于Itti计算模型和视觉底层特征最佳权重的基础上
对4种类型图像提取底层视觉特征显著图
利用特征最佳权重值
组合归一化形成视觉计算显著图
通过直方图相似度计算分析各显著图。实验结果与主观评价结果具有较好的一致性
且优于基于传统Itti模型和SSIM模型的图像质量评价方法。不同类型的图像需要充分考虑各特征的权重大小
使其能真实反映视觉感兴趣区域的特征属性
更好地评价失真图像的质量。
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