基于小波高频结构相似的无参考高斯图像质量评价-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001．90812014．．10．10计算机应用，2014，34(10)：2925—2929C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001—9081(2014)10—2925—05doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．10．2925基于小波高频结构相似的无参考高斯图像质量评价黄晓生，严浩，曹义亲(1．华东交通大学信息工程学院，南昌330013；2．华东交通大学软件学院，南昌330013)(通信作者电子邮箱271541580@qq．corn)摘要：针对传统无参考图

2、像质量评价方法计算复杂、难以应用的问题，提出一种简单、直接的小波高频结构相似性的无参考高斯图像质量评价方法。该方法根据自然图像同尺度高频子带间结构相似度(SSIM)随着失真程度的增加而降低的性质，利用小波变换获取图像的同尺度不同方向的三个高频分量，通过分别计算图像高频子带间的峰值信噪比(PSNR)与结构相似度得出图像高频结构差异作为最终的图像客观评价指数。通过与三个公开图像数据库实验验证可知，提出的方法与主观评价具有较好的一致性，并且算法结合了物理意义明确的峰值信噪比与结构相似度，比传统方法算法运行更为简单快捷，评价一幅图像只需0．2S左右，具有良好的实用性。关键词：无参考图像质量评价；小

3、波变换；峰值信噪比；结构相似度；高斯失真图像中图分类号：TN911．73文献标志码：ANo-referenceGaussianimagequalityassessmentbasedonwavelethighfrequencystructuralsimilarityHUANGXiaosheng．YANHao。CAOYiqin(1．SchoolofInformationEngineering,EastChinaJiaoTongUniversity,NanchangJiangxi330013，China；2．SchoolofSoftware，EastChinaJiaoTongUniversity

4、，NanchangJiangxi330013，China)Abstract：Aimingattheproblemofthehighcomputationandapplicationdificultyintraditionalno—referenceimageassessmentmethods，asimpleanddirectno-referenceGaussianimagequalityassessmentalgorithmbasedonwavelethigh~equencyStructuralSIMilarity(SSIM)wasproposed．Theproposedalgorithm

5、tookintoaccountthesimilarityamongthenaturalimages’high~equencyinthesamescalewhichwouldbereducedwiththedistortiondeepening．Threediferentdirectionalsub—bandsofhighfrequencieswereobtmnedbythewavelettransformfirstly，andthenthePeakSignal—to—NoiseRatio(PSNR)andSSIMwerecombinedforcalculatingthedifference

6、sofsub—bandsrespectivelyasthelastobjectiveassessmentindex．Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodhasgoodconsistencewiththesubjectiveassessmentonthreecommonimagedatabases，inaddition，thealgorithmonlyneedsabout0．2Sforevaluatinganimage，whichhasgoodpracticality．Keywords：no-referenceimagequalityas

7、sessment；wavelettransform；PeakSignal—to—NoiseRatio(PSNR)；StructuralSIMilarity(SSIM)；Gaussiandistortedimage法。由于人类是图像的最终接受者，所以主观评价最为准确，0引言但主观评价耗费人力物力，且不能嵌入实时系统，因此研究即随着多媒体技术的快速发展，图像已经成为人们在日常时有效计算方便并能嵌入实时系统的客观图像质量评价尤