基于改良自然场景统计模型的无参考图像质量评价方法

作者：谢雪梅; 张亚中; 吴金建; 石光明

来源：2016-06-17, 中国, ZL201610431428.0.

本发明公开了一种基于改良自然场景统计模型的无参考图像质量评价方法,主要解决计算机对噪声图像的评价与人眼感知不符的问题。其实现步骤是：1.给定包含多种类型噪声图像的训练集,提取其中每幅噪声图像的特征；2.根据训练集中噪声图像的特征、噪声类型及主观质量值,采用支持向量机分别训练分类和回归模型；3.计算测试图像的特征；4.根据分类模型和测试图像的特征,计算测试图像属于各种噪声类型的概率；5.根据回归模型和测试图像的特征,计算测试图像属于各种噪声类型时的质量值；6.计算测试图像最终的质量值；7.根据质量值得出测试图像的质量评价。本发明的评价结果与人眼感知一致,可用于对自然图像、遥感图像的质量准确鉴别。

• 单位
  西安电子科技大学