基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf

基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf

ID:57974979

大小:868.43 KB

页数:5页

时间:2020-04-18

基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf_第1页
基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf_第2页
基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf_第3页
基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf_第4页
基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf_第5页
资源描述:

《基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第24011卷4年第6月6期计算机科学Vo1.41No.6ComputerScienceJune2014基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法桑庆兵梁狄林吴小俊李朝锋(江南大学物联网工程学院计算机系无锡214122)摘要传统的梯度结构相似度算法(GSSIM)简单地将各子块GSSIM的平均值作为整幅图像的质量评估值,忽略了人眼对图像不同失真区域的视觉灵敏度不同的特点。针对此问题,提出了一种基于膨胀和图像块分类的加权梯度结构相似度图像质量评价方法(wGSSIM)。该方法首先将失真图像划分为两个区域:

2、边缘膨胀区域和平滑区域;然后将失真图像划分成8×8的图像块,根据失真区域将图像块区分为边缘膨胀块与平滑块两类;最后对不同类型图像块之间的GSSIM值赋予不同的权值,计算得到整幅图像的WGSSIM。实验表明,该方法在3个数据库上的评价结果稳定、合理,更加符合人眼视觉系统特性,评价结果与主观评价有很好的一致性。关键词图像质量评价,全参考,梯度结构相似度,人眼视觉系统(HVs),膨胀中图法分类号TP391.4文献标识码AGradientStructuralSimilarityhnageAssessmen

3、tIndexBasedonDilationSANGQing-bingLIANGDi-linWUXiao-junLICha~feng(DepartmentofComputer,SchoolofIoTEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China)AbstractThetraditionalgradientstructuresimilarityalgorithm(GSSIM)simplytakestheaverageofeachsub-blockGSSI

4、Mindexasqualityevaluationofthewholeimage.Thehumanvisualsensitivityisdifferentwhenobservingthedif—ferentareas,whichisignoredbyGSSIM.Soanapproachofweightedgradientstructuralsimilaritybasedondilationandimageblockclassificationwasproposedforimagequalityas

5、sessment.Inournewmethod,firstlythedistortedimageisdividedintotworegions:edgedilationregionandsmoothregion.Thenthedistortedimageisdividedinto8×8imageblocks,whichareclassifiedintoedgedilationblocksandsmoothonesaccordingtothedistortedregion.TheGSSIMin—de

6、xisgivendifferentweightvaluesaccordingtodifferenttypeblocks.ThewholeimagequalityiscalculatedbyWeigh-tedGSSIMindex.ExperimentalresultsonthreesimulateddatabasesshowthattheproposedmetriciSmorereasonableandstablethanothermethods.Itobtainshighcorrelationsw

7、ithsuhjectivequalityevaluationsand1OWcalculation,andismoreconsistentwithhumanvisualsystem.KeywordsImagequalityassessment,Full-reference,Gradientstructura1similarity,Humanvisualsystem,Dilation意义明确,但由于没有考虑人类的视觉心理感受以及图像本1引言身的特点,经常与人的主观评价脱节_2]。图像在获取、传输、存取

8、和处理过程中常常会引入失真,近年来,研究者将人类视觉系统(HumanVisualSystem,因此图像质量评价算法在图像处理领域发挥着越来越重要的HVS)融人到质量评价当中并进行了大量的研究,取得了一作用。图像质量评价一般分为主观评价方法和客观评价方些成果[3],但是HVS十分复杂,人类对它的认识目前还非法。主观评价是最理想的评价方法,因为人眼是图像的最终常有限。Wang和Bovik等人于2004年提出了基于结构相似接受方,但是主观评价繁琐、耗时、耗力,且不可能自动嵌入系度[5](

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。