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无需学习的无参考彩色噪声图像质量评价方法
被引量:
2
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作者
杨云铄
桑庆兵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第10期161-168,共8页
噪声失真是一种最常见且种类最多的失真类型,但目前针对除高斯噪声外的噪声失真类型的研究较少。文中提出了一种无需学习的且能同时评价5种噪声失真的无参考彩色噪声图像质量评价方法。该方法基于四元数奇异值分解,利用图像的奇异值倒...
噪声失真是一种最常见且种类最多的失真类型,但目前针对除高斯噪声外的噪声失真类型的研究较少。文中提出了一种无需学习的且能同时评价5种噪声失真的无参考彩色噪声图像质量评价方法。该方法基于四元数奇异值分解,利用图像的奇异值倒数曲线所围成的面积与噪声图像失真程度的关系,推导出表示图像失真的质量指数。该方法不需要任何图像或失真的先验知识,也不需要任何训练过程。4个通用的自然场景图像数据库上的实验结果表明,该方法的预测结果与人类主观质量评分具有较好的一致性,与最新的全参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法相比具有更好的性能。
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关键词
四元数
奇异
值
分解
无参考
奇异值倒数曲线
图像质量评价
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职称材料
题名
无需学习的无参考彩色噪声图像质量评价方法
被引量:
2
1
作者
杨云铄
桑庆兵
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第10期161-168,共8页
基金
江苏省自然科学基金(BK20171142)。
文摘
噪声失真是一种最常见且种类最多的失真类型,但目前针对除高斯噪声外的噪声失真类型的研究较少。文中提出了一种无需学习的且能同时评价5种噪声失真的无参考彩色噪声图像质量评价方法。该方法基于四元数奇异值分解,利用图像的奇异值倒数曲线所围成的面积与噪声图像失真程度的关系,推导出表示图像失真的质量指数。该方法不需要任何图像或失真的先验知识,也不需要任何训练过程。4个通用的自然场景图像数据库上的实验结果表明,该方法的预测结果与人类主观质量评分具有较好的一致性,与最新的全参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法相比具有更好的性能。
关键词
四元数
奇异
值
分解
无参考
奇异值倒数曲线
图像质量评价
Keywords
Quaternion singular value decomposition
No-reference
Reciprocal singular value curve
Image quality assessment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
无需学习的无参考彩色噪声图像质量评价方法
杨云铄
桑庆兵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
2
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