一种基于HVS特性的无参考图像质量评价方法
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摘要

本发明公开了一种基于HVS特性的无参考图像质量评价方法,首先将图像数据库中的失真图像分为训练图像集和测试图像集,然后提取训练图像集和测试图像集的显著性区域,将训练图像集和测试图像集中的每幅图像划分为易引起视觉注意的显著性区域和不易引起人眼关注的非显著性区域;最后对训练图像集和测试图像集中的每幅图像进行分块,分别对训练图像集中显著性区域的图像块和非显著性区域的图像块提取自然统计特征,将测试集图像中提取的统计特征输入支持向量机SVM中进行回归预测获得分数,分数越高表明图像质量越好。本发明使得图像质量评价的结果更好的拟合人类视觉系统特性。

基本信息
专利标题 :
一种基于HVS特性的无参考图像质量评价方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111709914A
申请号 :
CN202010461505.3
公开(公告)日 :
2020-09-25
申请日 :
2020-05-27
授权号 :
CN111709914B
授权日 :
2022-04-22
发明人 :
谢国高欢刘涵梁莉莉钱富才张春丽陈庞王雨冰王丹彭希
申请人 :
西安理工大学
申请人地址 :
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 :
西安弘理专利事务所
代理人 :
韩玙
优先权 :
CN202010461505.3
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06K9/62  G06K9/46  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-22 :
授权
2020-10-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20200527
2020-09-25 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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