基于局部色貌的无参考彩色模糊图像质量评价方法

史晨阳; 卞仕磊; 江本赤; 吴路路; 鲁月林

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.013

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于局部色貌的无参考彩色模糊图像质量评价方法

光学图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于局部色貌的无参考彩色模糊图像质量评价方法
- No reference color blurred image quality assessment method based on local color appearance
- 光学技术 2023年49卷第5期页码：615-622
- 作者机构：
  
  1. 1:安徽工程大学人工智能学院
  2. 2:安徽工程大学机械工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52005003);安徽省高校科学研究重点项目(2022AH050983);安徽工程大学-繁昌区协同创新基金(2021fccyxtb6);产业协同创新专项基金项目(2021cyxtb6);安徽工程大学校级科研基金(Xjky2020010,Xjky20220003);安徽工程大学引进人才科研启动基金(2021YQQ027)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.013
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
史晨阳, 卞仕磊, 江本赤, 等. 基于局部色貌的无参考彩色模糊图像质量评价方法[J]. 光学技术, 2023,49(5):615-622.

No reference color blurred image quality assessment method based on local color appearance[J]. 2023, 49(5): 615-622.
史晨阳, 卞仕磊, 江本赤, 等. 基于局部色貌的无参考彩色模糊图像质量评价方法[J]. 光学技术, 2023,49(5):615-622. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.013.

No reference color blurred image quality assessment method based on local color appearance[J]. 2023, 49(5): 615-622. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.05.013.

摘要

图像质量评价方法是为了符合主观视觉图像质量评分结果，设计出的客观计算方法。在本研究中，提出了一种基于CIELAB颜色空间局部色貌指标(clarity)的无参考彩色模糊图像评价(NR-IQA)方法。在所提方法中，结合最大局部clarity和变异局部clarity评价图像模糊等级。最大局部clarity表征提取模糊图像最锐度信息，即局部模糊特征；变异局部clarity表示图像内部色貌整体变化情况，即全局模糊特征。为了验证该方法的性能，使用五个常用图像质量数据库中的失真图像进行对比测试，从预测精度、计算复杂度和泛化性进行分析。结果表明，SROCC和PLCC加权平均值分别是0.9345和0.9379

SROCC和PLCC直接平均值分别是0.9331和0.9357

综合性能优于其他典型和最新提出的NR-IQA方法。研究结果表明，所提方法是有效的、可行的，是一个综合性能优异的NR-IQA方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

浏览量

113

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于卷积神经网络的无参考混合失真图像质量评价

使用局部视觉显著分析的红外图像增强

基于人眼视觉敏感特性的图像清晰度评价

一种基于视觉底层特征的图像质量评价方法

针对特定场合的图像恢复算法实验研究