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摘 要：传统的图像质量评价方法通常提取低维度特征即图像的片面信息用来分析图像质量。高维度特征尽管不易- D. ^, P/ P% _6 E3 |- [! b/ U
分析但保留了更多信息，更利于全面分析图像质量。针对这种现状，该文提出一种优化数据采样后基于高维度特征 t* ]8 E: _, v* A- D$ C
分析的图像质量评价方法。首先对图像数据采样分别利用块匹配进行筛选，用主成分分析进行降维，其次利用核独; @# Q) i9 E! K: {% m/ [
立分量分析从图像数据采样中提取高维度特征，最后基于自然图像统计特性对特征进行综合得出图像质量。实验结
! j. t1 i3 h6 _+ D8 [ t果表明所提方法与人的主观评价较为一致。: Q4 `, [9 { @: v, V" j' @6 N3 E0 i
关键词：图像质量评价；高维度特征；非局部；核独立分量分析
, C t# y% T1 `& C1 引言
6 L6 r% r6 h4 K; v6 d8 y) D图像质量是图像处理系统中重要的反馈参数[1]。3 K& p" J& l: Y
随着多媒体和互联网技术的发展，图像和视频在编2 M3 A- m9 E) Q" q% c1 k
码，压缩和传输过程中引入的失真使得图像质量评& I8 t7 C* o8 S0 z" i7 X. X
价的重要性日益提高。相对于主观图像质量评价的
Y0 }' f* f/ @* C% N0 ^耗时，不可重复且昂贵的特点，客观图像质量评价
0 T/ L) R5 `4 @0 N若能设计出与人的主观评价相一致的算法，则能够
& C7 S! `4 \$ d1 b大大降低图像质量评价成本，具有巨大的研究和应) b1 _9 _" X4 e, G" A5 L7 t
用价值。% W: N2 Q5 f e% N5 W5 O
从原始图像可以提供的信息量进行分类，客观; S" f) O& K* S1 V% }7 S
3 q b5 V9 U" d
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发表于 2021-3-1 13:13
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