基于非下采樣變換的通用型盲圖像質(zhì)量評價算法
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非下采樣輪廓波（Contourlet）變換具有多尺度、多方向特性，能夠?qū)D像紋理和結構信息進行精確提取，可以很好地模擬人類視覺系統(tǒng)的多分辨率特性，基于此提出一種基于非下采樣Contourlet變換的通用型盲（無參考）圖像質(zhì)量評價算法。首先在空間域上對圖像進行非下采樣Contourlet變換；然后在各方向帶中分別提取能有效反映人類視覺失真程度的特征：高頻幅值、平均梯度、信息熵作為圖像的特征；最后將其輸入到高效的分層多核學習機中學習，預測圖像的質(zhì)量得分。在混合失真型數(shù)據(jù)庫和3個單失真型數(shù)據(jù)庫上的交叉實驗結果表明，該算法性能優(yōu)越，能很好地預測失真圖像質(zhì)量，具有很好的主客觀一致性。
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