作者：邵南平; 向春生; 唐岚; 李占东无参考图像质量评价adaboostbp神经网络图像质量评估梯度
摘要：提出了一种利用相关梯度特征和AdaBoost反向传播神经网络的无参考图像质量评价方法。首先利用高斯滤波器得到水平和竖直的方向导数,然后提取相关的梯度特征,其次计算其直方图方差特征,然后训练BP神经网络得到弱分类器并利用AdaBoost算法获得最终的强分类器,最后利用得到的强分类器预测图像质量分数。实验结果表明,方法评价的结果合理、鲁棒性强、实行性好,符合人类视觉特性,并且与主观评分有较好的一致性,取得了很好的评价效果。
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