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基于图像块分类的加权结构相似度

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:12
摘 要:基于结构信息的图像质量评价方法――结构相似度(SSIM)方法计算简单、性能优越,但该方法仅简单地将各子块SSIM的平均值作为整幅图像的平均结构相似度(MSSIM),而人眼对图像不同区域的视觉灵敏度不同
  • 【题 名】基于图像块分类的加权结构相似度
  • 【作 者】杨春玲 何流 魏毅 麦智毅
  • 【机 构】华南理工大学电子与信息学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 42-47页 共6页
  • 【关键词】图像质量 评价 结构相似度 块分类 加权平均 人眼视觉系统
  • 【文 摘】基于结构信息的图像质量评价方法――结构相似度(SSIM)方法计算简单、性能优越,但该方法仅简单地将各子块SSIM的平均值作为整幅图像的平均结构相似度(MSSIM),而人眼对图像不同区域的视觉灵敏度不同.为此,文中提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度(WSSIM)的图像质量评价方法,即先将图像分块并将子块区分成边缘块、细节块和平滑块三类,然后对不同类型块的SSIM值赋予不同的权值,最后计算得到整幅图像的WSSIM.实验结果证明,文中方法明显优于MSSIM和基于方差加权的SSIM.
 
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  • (1) 图像质量,评价,结构相似度,块分类,加权平均,人眼视觉系统
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