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基于多特征的彩色唐卡修复图像无参考质量评价方法

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摘要

为了解决单一特征反映不同修复方法效果差异的局限性,结合唐卡图像结构特征和色彩特征,提出一种基于多特征的无参考彩色唐卡修复图像质量评价方法。首先,该算法利用唐卡图像纹理丰富的特性,选取高斯差分(DOG)算子提取图像线描图,并结合唐卡对称特性获取图像结构特征;然后依据简单线性迭代聚类(SILC)分割后不同超像素区域间的色彩熵变化差异,提取唐卡图像色彩特征;最后考虑到多尺度特征更加符合人眼视觉特性,将拉普拉斯金字塔分解后的多元特征输入BP-AdaBoost神经网络进行训练,预测得出修复图像质量客观评价分数。实验结果表明,该方法利用唐卡图像丰富的结构和色彩特征,较好地获得与主观评价一致的分数,其Spearman相关系数与Pearson相关系数均达到 0.94 以上。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.081105

作者单位:

    西北民族大学
    西北民族大学数学与计算机学院

引用该论文

叶雨琪,胡文瑾. 基于多特征的彩色唐卡修复图像无参考质量评价方法[J].激光与光电子学进展,2020,57(08):081105.