基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法

邓杰航; 毋鹏杰; 余汉君; 林小平; 张静; 顾国生

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基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法

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为了更精确地评估图像质量,提出了一种新的客观评价算法:基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法(extended gradient-based structural similarity,E-GSSIM).首先分析了结构相似度(structural similarity,SSIM)与梯度结构相似度(gradient-based structural similarity,GSSIM)的不足,提出应用扩展Sobel算子替代GSSIM的传统Sobel算子,从而能够从多个方向提取邻域的梯度信息.为了不破坏原图的固有图像属性及使所提取的梯度信息更具有一致性,在计算梯度信息的时候引入衰减与阈值因子.LIVE2、TID2008、TID2013与CSIQ四个图库的定性与定量验证表明,E-GSSIM算法要优于传统的PSNR、SSIM、GSSIM质量评价指标,更为符合人眼视觉感知结果.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第27期|42-47|共6页
作者
邓杰航; 毋鹏杰; 余汉君; 林小平; 张静; 顾国生;
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作者单位

广东工业大学计算机学院,广州510006;

广东工业大学计算机学院,广州510006;

广东工业大学计算机学院,广州510006;

广东工业大学计算机学院,广州510006;

广东工业大学计算机学院,广州510006;

广东工业大学计算机学院,广州510006;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像质量评价; 结构相似度; 梯度相似度; Sobel; 扩展Sobel;

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