基于特征字典的无参考图像质量评价方法

作者：吴金建; 张亚中; 谢雪梅; 石光明

来源：2016-06-17, 中国, ZL201610431427.6.

本发明公开了一种基于特征字典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.随机选择60幅自然图像,计算所有图像中每个像素的局部模式；2.采用加权K-means方法对所得局部模式聚类,并由聚类中心构成特征字典；3.基于特征字典提取训练样本集中每幅训练图像的特征；4.根据训练图像的特征和相应的主观质量值,通过支持向量回归训练回归模型；5.基于特征字典提取测试图像的特征；6.将测试图像的特征输入上述回归模型,预测图像质量；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,可用于鉴别自然图像、遥感图像等的质量,衡量成像设备的性能等。

• 单位
  西安电子科技大学