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摘要
为了解决数字图像难以准确进行客观评价的问题，本研究提出了一种基于纹理与结构失真的无参考图像质量评价（NR-IQA）模型。在纹理方面，提取图像的Tamura纹理特征、颜色共生矩阵特征；在结构特征方面提取三阶梯度特征、Hu不变矩特征，同时对亮度与色度信息进行建模，并提取颜色感知特征和最大局部变化值，构成113维图像特征向量。利用支持向量回归算法（SVR）与广义神经网络（GRNN）算法进行模型训练，并分别在LIVE数据库与TID2013数据库进行有效性与泛化性验证。结果表明，本研究算法与人眼视觉主观评价有较高的一致性，总体性能稳定且运行效率较高。
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