基于多层级信息稀疏表征的盲图像质量评价

针对现有盲图像质量评价只关注图像局部或全局特征,且难以有效聚合特征等问题,提出了一种基于多层级信息稀疏表征的评价方法.首先,利用合成失真技术构建大规模数据集;然后,在原始图像上提取图像块作为初级视觉信息建立局部描述子集,同时通过卷积神经网络提取高级语义信息建立全局描述子集,在此基础上利用稀疏编码进行无监督学习训练,得到局部描述子码本和全局描述子码本;最后,汇聚目标数据集训练样本在两类码本上的稀疏编码系数作为图像表征,结合已有标签训练支撑向量回归(SVR)模型以预测图像质量.在LIVE,CSIQ和TID2013单个数据库上的实验结果表明:所提算法具有较强的主客观一致性,整体性能优于其他先进方法.研究结果表明本文算法具有较强的泛化能力和攻防竞争力,有益于图像质量评价任务的广泛应用.