帮助 关于我们

返回检索结果

基于边缘结构相似性的图像质量评价方法
Image quality assessment method based on edge structure similarity

查看参考文献16篇

袁艳春 1   刘云鹏 2   高宏伟 1  
文摘 针对现有图像质量评估方法不能有效评价所有失真类型图像、计算量大等问题进行了研究,受人眼视觉特性的启发,提出了一种新的基于图像边缘结构相似性的全参考质量评价方法。该方法利用图像边缘梯度对图像失真的敏感性不同,通过Prewitt算子计算水平和竖直方向梯度向量绝对值和,进而定义了两种基于边缘结构相似性的图像质量评价标准:图像梯度结构相似度均值(GSSM)和图像梯度结构相似度标准差(GSSD)。标准图像数据库上的实验结果表明,GSSD方法优于GSSM和现有的全参考图象质量评价方法,主客观分值一致性好,并且计算简单,适合应用于大规模的图像质量评价。
其他语种文摘 Study for the existing image quality assessment methods can not effectively evaluate all types of image distortion,and large amount of calculation problems.This paper proposed a new full reference image quality assessment method based on edge structure similarity inspired by the human visual system.Considering the image gradient sensitivity was differrent when observing different distortion image,the method computed the sum of horizontal gradient absolute value and vertical gradient absolute value by Prewitt filter operator,then proposed two image quality evaluation criteria based on edge structure similarity:image gradient structure similarity mean (GSSM) and image gradient structure similarity standard deviation(GSSD).Experimental results on standard image database show that the GSSD methods is superior to GSSM method and existing full reference image quality assessment methods.It obtains high correlations with subjective quality evaluations and low calculation,and is more suitable for large-scale image quality assessment.
来源 计算机应用研究 ,2015,32(9):2870-2873 【扩展库】
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.09.073
关键词 图像质量评价 ; 全参考 ; Prewitt算子 ; 梯度结构相似度均值 ; 梯度结构相似度标准差
地址

1. 沈阳理工大学信息科学与工程学院, 沈阳, 110168  

2. 中国科学院沈阳自动化研究所光电信息技术研究室, 沈阳, 110016

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1001-3695
学科 自动化技术、计算机技术
基金 中国科学院国防科技创新基金
文献收藏号 CSCD:5495157

参考文献 共 16 共1页

1.  褚江. 全参考图像质量评价综述. 计算机应用研究,2014,31(1):13-22 被引 29    
2.  杨玲贤. 基于可控金字塔的无参考图像质量评价模型. 计算机工程与设计,2013,34(8):2769-2773 被引 1    
3.  Wang Zhou. Image quality assessment:from error visibility to structural similarity. IEEE Trans on Image Processing,2004,13(4):600-612 被引 2018    
4.  Sheikh H R. Image information and visual quality. IEEE Trans on Image Proces-sing,2006,15(2):430-444 被引 213    
5.  Chandler M. VSNR:a wavelet-based visual signal-to-noise ratio for natural images. IEEE Trans on Image Proces-sing,2007,16(9):2284-2298 被引 96    
6.  Zhang Lin. FSIM:a feature similarity index for image quality assessment. IEEE Trans on Image Proces-sing,2011,20(8):2378-2386 被引 293    
7.  Alexander T. Structural similarity determines search time and detection probability. Infrared Physics & Technology,2010,53(6):464-468 被引 8    
8.  Kim D O. Gradient information based image qua-lity metric. IEEE Trans on Consumer Electronics,2010,56(2):930-936 被引 4    
9.  Sheikh H R. LIVE image quality assessment database release2,2011 被引 4    
10.  Laron E C. Most apparent distortion:full-reference image quality assessment and the role of strategy. Journal of Electronic Imaging,2010,19(1):011006 被引 105    
11.  Ponomarenko N. A database for evaluation of full-reference visual quality assessment metrics. Advances of Modern Radio Electronics,2009,1(10):30-45 被引 2    
12.  Sheikh H R. An information fidelity crite-rion for image quality assessment using natural scene-statistics. IEEE Trans on Image Processing,2005,14(12):2117-2128 被引 119    
13.  Cheng Guangquan. Perceptual image quality assessment using a geometric structural distortion model. Proc of the 17th IEEE International Conference on Image Processing,2010:325-328 被引 1    
14.  Chen Guanhao. Gradient-based structural similarity for image quality assessment. Proc of the 13th IEEE International Conference on Image Processing,2006:2929-2932 被引 1    
15.  Liu Anmin. Image quality assessment based on gradient similarity. IEEE Trans on Image Processing,2012,21(4):1500-1512 被引 33    
16.  Wang Zhou. Information content weighting for perceptual image quality assessment. IEEE Trans on Image Processing,2011,20(5):1185-1198 被引 84    
引证文献 6

1 王蔓 基于视觉相似性的去色图像质量评估 计算机应用,2017,37(10):2926-2931,2937
被引 0 次

2 李静 基于扩展结构相似性的特征匹配方法 计算机工程,2018,44(4):305-309,316
被引 0 次

显示所有6篇文献

论文科学数据集
PlumX Metrics
相关文献

 作者相关
 关键词相关
 参考文献相关

版权所有 ©2008 中国科学院文献情报中心 制作维护:中国科学院文献情报中心
地址:北京中关村北四环西路33号 邮政编码:100190 联系电话:(010)82627496 E-mail:cscd@mail.las.ac.cn 京ICP备05002861号-4 | 京公网安备11010802043238号