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首页> 外文会议>International Workshop on Information and Electronics Engineering >Nature Scene Statistics Approach Based On ICA for No-Reference Image Quality Assessment
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Nature Scene Statistics Approach Based On ICA for No-Reference Image Quality Assessment

机译：基于ICA的自然场景统计方法，无参考图像质量评估

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The no-reference/blind image quality assessment (NR-IQA) is the most difficult due to the reference images are not available. Nature scene statistics (NSS) has been proven successful in image modeling and feature extraction. However, classical NSS models could not capture the high-order dependencies reside in nature signals. In order to avoid this problem, we propose a NR-IQA algorithm with an independent component analysis (ICA) based NSS model. In the evaluations on LIVE database, experiment results show that the proposed approach outperforms state-of-the-art IQA algorithms.
机译：No-Reference /盲图像质量评估（NR-IQA）是由于参考图像不可用的最困难。自然场景统计（NSS）已被证明在图像建模和特征提取中成功。但是，经典的NSS模型无法捕获高阶依赖性驻留在自然信号中。为了避免这个问题，我们提出了一种具有基于独立分量分析（ICA）的NSS模型的NR-IQA算法。在实时数据库的评估中，实验结果表明，所提出的方法优于最先进的IQA算法。

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