基于统计特征的无参考红外图像质量评价方法

作者：吴金建; 陈秀林; 吴雨豪; 谢雪梅; 石光明

来源：2018-01-30, 中国, CN201810086262.2.

本发明公开了一种基于统计特征的无参考红外图像质量评价方法,主要解决现有技术对受污染的红外图像的质量评价不准确的问题。其实现步骤是：1.划分数据库中的训练样本和测试样本；2.为数据库中每一幅受污染红外图像提取24维特征向量；3.构造训练样本的特征矩阵；4.将训练样本的特征矩阵输入到支持向量机SVR中,得到SVR回归模型；5.构造测试样本特征矩阵；6.将测试样本的特征矩阵和SVR回归模型输入到支持向量机SVR,输出每个测试样本的质量值；7.根据测试样本的质量值判断样本质量。本发明的评价结果与人眼感知一致,提高了质量评价的正确率,可用在互联网上图像筛选、传输、压缩及无人机中目标侦查与追踪。

• 单位
  西安电子科技大学