基于稀疏表示的图像模糊度评价方法

根据自然图像稀疏表示基函数类似Vl区简单细胞感受野的反应特性,以及系数反映神经元响应程度的特性,提出基于稀疏表示的图像模糊度评价方法。将输入图像分成互不重叠的块,采用训练好的词典对各块进行稀疏分解,并计算每块的关注度系数。将每块稀疏系数的p范数与关注度系数的加权和作为模糊度评价的依据。实验结果表明,该算法计算的模糊度相对于图像的模糊程度是单调的,具有较好的抗噪性,符合人眼视觉系统特性。