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No-Reference Image Quality Assessment Using Texture Information Banks

机译：使用纹理信息库的无参考图像质量评估

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In this paper, we propose a new no-reference quality assessment method which uses a machine learning technique based on texture analysis. The proposed method compares test images with texture images of a public database. Local Binary Patterns (LBPs) are used as local texture feature descriptors. With a Csiszár-Morimoto divergence measure, the histograms of the LBPs of the test images are compared with the histograms of the LBPs of the database texture images, generating a set of difference measures. These difference measures are used to blindly predict the quality of an image. Experimental results show that the proposed method is fast and has a good quality prediction power, outperforming other no-reference image quality assessment methods.
机译：在本文中，我们提出了一种新的无参考质量评估方法，该方法使用基于纹理分析的机器学习技术。所提出的方法将测试图像与公共数据库的纹理图像进行比较。本地二进制模式（LBP）用作本地纹理特征描述符。使用Csiszár-Morimoto发散度量，将测试图像的LBP的直方图与数据库纹理图像的LBP的直方图进行比较，从而生成一组差异度量。这些差异度量用于盲目预测图像质量。实验结果表明，该方法速度快，质量预测能力强，优于其他无参考图像质量评估方法。

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