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更新时间:2024.11.16
一种基于结构相似度的立体图像质量评价方法

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立体图像质量评价已成为国内外的研究热点。结构相似度算法虽简单高效,但不能较好地评价噪声与模糊立体图像的质量。文中将结构相似度函数引入频域,并使用空间位置影响系数计算平均结构相似度,对立体图像质量做出评价,结合绝对差值图对立体感做出评价。实验结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果相关性较强。

基于DCT域纹理结构相似度的模糊图像质量评价

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结构相似度(SSIM)是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是SSIM对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于SSIM的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换(DCT)域的纹理结构相似度质量评价(TSSIM)。该评价方法在DCT域中提取图像的纹理信息,并通过改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算TSSIM值。实验结果表明,该方法得到的Pearson相关系数为0.893 42,Spearman等级相关系数为0.925 07,比SSIM的评价结果更准确,符合人眼的主观感受。

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