快速提升的结构相似度IQA算法

发布时间：2018-02-28 13:09

  本文关键词： 图像质量评价 广义梯度特征 结构相似度 池化策略　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：客观图像质量评价(IQA)的目的是设计与主观评价算法尽可能一致的数学模型来度量图像的质量.针对结构相似度(SSIM)和其他一些算法的局限性,考虑到梯度可以反映图像的边缘纹理等结构信息,提出一种快速的全参考型IQA算法,即提升的梯度加权结构相似度(GWL-SSIM)算法.首先定义图像局部块的广义梯度;然后利用其相似性及图像对比度相似性和结构相似性得到局部质量的特征映射图;最后采用广义梯度加权的池化策略得到IQA模型,广义梯度能很好地刻画视觉感知系统的非线性属性,而加权策略模拟了其对图像不同成分感知的差异性.在6个公开数据库中进行数值实验的结果表明,GWL-SSIM算法计算效率高,并取得了与目前流行算法相当的评价效果.
[Abstract]:Objective image quality evaluation (IQA) aims to design mathematical models consistent with subjective evaluation algorithms as much as possible to measure image quality. Considering that the gradient can reflect the edge texture and other structural information of the image, a fast full-reference IQA algorithm, the GWL-SSIMA algorithm, is proposed. Firstly, the generalized gradient of the image local block is defined. Then the feature map of local quality is obtained by using its similarity, image contrast similarity and structure similarity. Finally, the IQA model is obtained by using the pool strategy of generalized gradient weighting. The generalized gradient can well depict the nonlinear attributes of visual perception system, and the weighted strategy simulates the difference of perception to different components of the image. The numerical experiments in six open databases show that the GWL-SSIM algorithm is efficient. The evaluation results are equivalent to those of the current popular algorithms.
【作者单位】： 宁夏大学数学统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(61461043,61362029) 宁夏自然科学基金(NZ1616)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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2 杨春玲;旷开智;陈冠豪;谢胜利;;基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2006年09期

【共引文献】

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本文编号：1547426