基于扩展梯度相似度的自适应图像质量评价算法研究

基于扩展梯度相似度的自适应图像质量评价算法研究

TP391; 客观图像质量评价使用特定的数学模型使图像评价结果与主观评价一致.提出一种自适应的扩展梯度图像质量评价算法(AE-GSSIM),使用扩展梯度算子从多个方向计算图像梯度幅值,然后在梯度图像上定义并计算梯度相似度;考虑到亮度失真对图像质量的影响,为梯度相似度与亮度相似度设置不同的权重,使亮度相似度随梯度相似度自适应变化;最后,采用算术平均池化策略计算图像评价结果.在4个公开图像库中进行的实验表明,AE-GSSIM算法优于传统的评价算法,更加符合人眼视觉感知结果....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:科技创新与应用 2023, Vol.13 (18), p.66-73
Hauptverfasser: 张运嵩, 张渊
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP391; 客观图像质量评价使用特定的数学模型使图像评价结果与主观评价一致.提出一种自适应的扩展梯度图像质量评价算法(AE-GSSIM),使用扩展梯度算子从多个方向计算图像梯度幅值,然后在梯度图像上定义并计算梯度相似度;考虑到亮度失真对图像质量的影响,为梯度相似度与亮度相似度设置不同的权重,使亮度相似度随梯度相似度自适应变化;最后,采用算术平均池化策略计算图像评价结果.在4个公开图像库中进行的实验表明,AE-GSSIM算法优于传统的评价算法,更加符合人眼视觉感知结果.
ISSN:2095-2945
DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.18.015