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A complete no-reference image quality assessment method based on local feature

机译：一种基于局部特征的完整无参考图像质量评估方法

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Image quality assessment (IQA) is widely used in digital image processing, and no-reference (NR) IQA has become research focus recently. This paper proposes a NR IQA method based on local features without access to prior knowledge of the images or their distortions. Four gradient masks are used to detect the maximum local gradient (MLG), and the analysis shows that the MLG of strong structure (such as region boundary) includes very tiny noise component, thus this paper assesses image visual quality by using MLGs of strong structures. The proposed method can assess noisy image and blurred image at the same time, and the quality score drops either when the test image becomes blurred or corrupted by random noise. The experiment results show that the proposed approach works well on LIVE, TID2013 and CSIQ databases, and it outperforms some state-of-the-art algorithms.
机译：图像质量评估（IQA）广泛用于数字图像处理，并且无参考（NR）IQA成为最近的研究重点。本文提出了一种基于局部特征的NR IQA方法，无需获取图像的先验知识或其失真。使用四个梯度蒙版检测最大局部梯度（MLG），分析表明强结构（例如区域边界）的MLG包含很小的噪声分量，因此本文使用强结构的MLG评估图像的视觉质量。所提出的方法可以同时评估噪声图像和模糊图像，并且当测试图像变得模糊或被随机噪声破坏时，质量得分会下降。实验结果表明，该方法在LIVE，TID2013和CSIQ数据库上均能很好地工作，并且优于某些最新算法。

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