基于梯度和显著性的无参考模糊图像质量评价方法OA
No-reference blur assessment method based on gradient and saliency
为了更加有效评价模糊图像的图像质量,提出一种基于梯度失真测度图和显著区域图的无参考模糊图像质量评价方法.首先,利用高斯低通滤波对待评价图像进行模糊化处理,以构造参考图像,并结合梯度相似度,得到能精细反映图像微小细节的反差和纹理变化的梯度失真测度图.然后,利用显著模型计算原模糊图像的显著性,采用自适应算法计算原模糊图像的特定显著性阈值,再通过二值化处理得到最终的显著区域图.最后,利用显著区域子块显著值加权得到模糊图像的最终评价结果.在LIVE、CS…查看全部>>
To evaluate the quality of blurred images effectively,this study proposes a no-reference blur assessment method based on gradient distortion measurement and salient region maps.First,a Gaussian low-pass filter is used to construct a reference image by blurring a given image.Gradient similarity is included to obtain the gradient distortion measurement map,which can finely reflect the smallest possible changes in textures and details.Second,a saliency model is…查看全部>>
贾惠珍;雷初聪;王同罕;李潭;伍家松;李广;何剑锋;舒华忠
东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东南大学影像科学与技术实验室,南京210096东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东南大学影像科学与技术实验室,南京210096
信息技术与安全科学
无参考图像质量评价再模糊效应梯度相似度显著性
no-reference image quality assessmentreblurring effectgradient similaritysaliency
《东南大学学报（英文版）》 2021 (2)
184-191,8
he National Natural Science Foundation of China(No.61762004,61762005),the National Key Research and Develop-ment Program (No.2018YFB1702700),the Science and Technology Project Founded by the Education Department of Jiangxi Province,China(No.GJJ200702,GJJ200746),the Open Fund Project of Jiangxi Engi-neering Laboratory on Radioactive Geoscience and Big Data Technology(No.JETRCNGDSS201901,JELRGBDT202001,JELRGBDT202003).
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