作者：王同乐; 王慈盲图像质量评价概率矩阵分解支持向量回归人眼视觉系统
摘要：图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是视觉感知模型研究的重要分支,使用IQA算法自动化地评估图像质量有广阔的应用前景。基于概率矩阵分解(Probability Matrix Factorization)提出一种多失真图像质量评价算法,主要贡献有:提出一种图像质量评价的新思路,即利用PMF方法从失真图像估计参考图像,把失真图像和估计参考图像之间的信息损失作为图像质量的度量;构建新颖的特征向量描述这种信息损失;使用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)完成图像质量模型的训练。提出的算法在多个公开的图像质量评价数据库上超过了经典方法,实验结果证明该方法与人的主观质量评价具有更好的一致性。
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