基于联合对数对比度统计的盲图像质量评估-光电查

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基于联合对数对比度统计的盲图像质量评估

作者： Qiaohong Li，Weisi Lin，Ke Gu，Yabin Zhang，Yuming Fang

机构： 南洋理工大学计算机科学与工程学院，北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室，江西财经大学信息技术学院

发布年份： 2018年

更新时间： 2025-04-03 11:19:52

关键词： 盲图像质量评估,无参考,自然场景统计,偏最小二乘

摘要：

近年来，从自然场景统计（NSS）模型中提取的质量感知特征被用于开发盲图像质量评估（BIQA）算法。通常，带通系数的单变量分布被用来拟合参数化概率模型，并将模型参数作为质量感知特征。然而，这种NSS模型难以捕捉自然图像的跨空间、方向和尺度的相关性。在本文中，我们构建了一种新的联合对数对比度分布的NSS模型，以同时考虑自然图像的跨空间和方向相关性。此外，我们提出了一种新的方法，通过在NSS模型上的对数似然梯度提取质量感知特征，而不是直接使用模型参数。最后，我们开发了一种基于联合NSS模型的有效BIQA度量，称为BJLC（基于联合对数对比度统计的BIQA）。在四个公共大规模图像数据库上的广泛实验验证了所提出的BIQA方法预测的客观质量分数与人类观察者生成的主观评分更为一致。

结论：

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实验方法及产品解析：

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