基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像质量评价

提出一种基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像全参考质量评价方法。正交矩在图像处理和模式识别方面有很重要的作用,低阶矩可以从图像的分块中提取重要特征,这些特征通过计算两幅图像间相对矩误差得到,这种差异的大小更能体现出失真图像块相对原始图像块的失真大小,所以能更好的描述图像的质量。利用Gaussian-Hermite矩在一些公开的数据库中对提出的方法进行验证,实验结果和对比表明所提出的方法具有很好的效果。