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视觉相似性图像质量评价方法_崔力
2012 年 8 月 西安电子科技大学学报（自然科学版） Aug.2012 第 39 卷 第 4 期 JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY Vol.39 No.4 doi：10.3969/j.issn.1001-2400.2012.04.028 视觉相似性图像质量评价方法 1 2 2 崔力 ，陈玉坤 ，韩宇 （1. 西北工业大学 电子信息工程学院，陕西 西安 710072； 2. 西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西 西安 710071） 摘要：低层次视觉特征是计算机视觉系统从环境中获取信息并做出反应的重要依据。考虑到低层次视觉 特征包含了图像亮度变化、分布和组织等重要信息，视觉特征差异就反映了图像内在结构的变化。利用 人眼视觉感知的局部性与非均匀的特点，分别在角点和边缘特征域测量参考和测试图像的相似度，并将 其合并为对图像整体质量的度量（LFSIM）。在 IVC、TID2008、Tomaya-MICT、LIVE 和 CSIQ 图像数据 库上，对 LFSIM 和传统的 PSNR、SSIM、IFC 和 VIF 方法进行了性能比较。实验表明， LFSIM 在整体 性能上要远远优于 PSNR 和 SSIM 方法，并且能够与公认性能较好的基于自然场景统计的 IFC 和 VIF 方 法相媲美。 关键词：图像质量；人眼视觉感知；角点； 边缘 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1001-2400(2012)04-0194-07 An visual similarity index for image quality assessment 1 2 2 CUI Li , CHEN Yukun , HAN Yu (1. College of Electronic Information, Northwestern Polytechnic Univ., Xi’an 710072, China; 2. State Key Lab. of Integrated Service Networks, Xidian Univ., Xi’an 710071, China) Abstract: Low level features are widely used in computer vision for acquiring information from outside circumstance and responding to it. Considering that low level features provide a rich source of information about luminance distribution, object organization and foreground/background configuration, their difference reflects the structural change of images. Based on the fact that the human vision system always focuses on the local neighborhoods around the gaz
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