基于支持向量机的全参考图像质量评估算法

在图像处理领域,对图像质量的正确评估是十分重要的研究课题。本文提出一种新的基于支持向量机的算法来得出图像的质量评估。该方法是通过学习分类的过程使评估结果能真实反映人类的主观观察。该算法是基于支持向量机的图像质量测评(MLIQM)。首先根据ITU标准,通过支持向量机(SVM)将图像质量分类,ITU标准包含五个等级:从1(最差)到5(最好)。本文选取亮度失真、对比度失真和结构失真作为特征向量,然后对样本进行SVM训练直至给出参考图像的质量分类,最后通过SVM回归得出一个具体的质量评估值。通过实验结果可以看出,较之经典的TR-IQA算法,本文算法的效果更为显著。