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No-reference blur assessment based on edge modeling

机译：基于边缘建模的无参考模糊评估

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This paper presents a no-reference objective blur metric based on edge model (EMBM) to address the image blur assessment problem. A parametric edge model is incorporated to describe and detect edges, which can offer simultaneous width and contrast estimation for each edge pixel. With the pixel-adaptive width and contrast estimations, the probability of detecting blur at edge pixels can be determined. Also, unlike previous work, we advocate using only the salient edge pixels to simulate the blur assessment in Human Visual System (HVS). Finally, the blur metric is obtained by cumulating the probability of blur detection. Various images with different blur distortions are tested to demonstrate the effectiveness of the proposed metric. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：本文提出了一种基于边缘模型的无参考客观模糊度量（EMBM），以解决图像模糊评估问题。结合了参数化边缘模型来描述和检测边缘，可以为每个边缘像素同时提供宽度和对比度估计。利用像素自适应宽度和对比度估计，可以确定检测边缘像素模糊的可能性。此外，与以前的工作不同，我们主张仅使用显着边缘像素来模拟人类视觉系统（HVS）中的模糊评估。最后，通过累加模糊检测的概率来获得模糊度量。测试了具有不同模糊失真的各种图像，以证明所提出度量的有效性。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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