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基于互相关系数的边缘加权质量预测评估算法
引用本文:韩沁,李凡,汪烈军.基于互相关系数的边缘加权质量预测评估算法[J].微电子学与计算机,2014(10).
作者姓名:韩沁  李凡  汪烈军
作者单位:1. 西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安,710049
2. 新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐,830046
基金项目:国家自然科学基金(61372091,61261036);国家科技重大专项
摘    要:多媒体应用中,图像可能需要进行缩放后观测,尤其在增大显示分辨率时,图像质量会不可避免地下降.为了对这种情况下的图像质量进行评估,提出了一种基于预测的图像质量评估算法.算法采用图像邻域像素间的互相关系数进行图像质量的评估,考虑到邻域像素的强相关性会带来图像边缘区域模糊,算法对图像不同的区域采用分类加权的处理方式.同时,为了兼顾人眼的视觉特性,对待评估图像进行多尺度分解,给予不同尺度以不同权重,从而计算出最终的图像评估分数.由实验分析结果,所提算法可在图像的原始尺度上有效地进行失真质量预测,且对比已有的DIIVINE算法,验证了该算法的准确性.

关 键 词:图像质量评估  互相关系数  图像多尺度分解  边缘加权

An Image Quality Assessment Algorithm Based on Cross-correlation Coefficient with Edge Weight
HAN Qin,LI Fan,WANG Lie-jun.An Image Quality Assessment Algorithm Based on Cross-correlation Coefficient with Edge Weight[J].Microelectronics & Computer,2014(10).
Authors:HAN Qin  LI Fan  WANG Lie-jun
Abstract:
Keywords:image quality assessment  cross-correlation coefficient  multi-scale decomposition  rim weighting
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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