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大样本图像质量主观评价方法

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摘要

针对目前图像质量数据库的主观评价方法存在失真等级少、缺少对实验结果分析等问题,文中提出一种大样本图像质量主观评价方法。该方法基于双激励连续质量量表法设计,使用简化的2级主观评价尺度。通过循环积分、最优选择和顺序调整获得样本图像的质量排序,并基于模糊聚类分析序列。模糊聚类分析的核心思想是将图像获得次序的概率视为两者的匹配程度,从而建立样本的模糊相似矩阵。通过指标规格化、建立模糊相似关系、建立模糊等价关系、分类、评分,确定图像质量得分。进行64级失真的图像质量主观评价实验,结果表明图像质量得分能够准确反映可察觉差异的变化,主观评价结果的正确率达到94%,在百分制下图像质量得分的标准差介于0~7,均值为3.08,远低于其他图像质量数据库的水平。文中所提方法具有较好的准确性、稳定性,适用于图像质量数据库的主观评价实验和人眼视觉特性的研究。

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DOI:10.3788/lop56.131103

作者单位:

    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

引用该论文

刘阳,姜润强,于洪君,陈. 大样本图像质量主观评价方法[J].激光与光电子学进展,2019,56(13):131103.