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学习相位一致特征的无参考图像质量评价 被引量：21
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作者 李朝锋 唐国凤 +1 位作者 吴小俊 琚宜文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期484-488,共5页
为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型... 为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型计算该3幅图像的梯度熵、原始图像的梯度均值和梯度熵,再加上该3幅图像的均值,共8个特征输入GRNN模型训练学习,预测得到图像质量评价得分。实验结果表明新方法与主观得分有较好的一致性,同时具有可靠的推广性。 展开更多
关键词 图像处理 无参考图像质量评价 相位一致 灰度-梯度共生矩阵 广义回归神经网络
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