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首页> 外文期刊>Journal of visual communication & image representation >A Haar Wavelet Approach to Compressed Image Quality Measurement
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A Haar Wavelet Approach to Compressed Image Quality Measurement

机译：Haar小波方法在压缩图像质量测量中的应用

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The traditional mean-squared-error and peak-signal-to-noise-ratio error measures are mainly focused on the pixel-by-pixel difference between the original and compressed images. Such metrics are improper for subjective quality assessment, since human perception is very sensitive to specific correlation's between adjacent pixels. In this work, we explore the Haar wavelet to model the space-frequency localization property of human visual system (HVS) responses. It is shown that the physical contrast in different resolutions can be easily represented in terms of wavelet coefficients. By analyzing and modeling several visual mechanisms of the HVS with the Haar transform, we develop a new subject fidelity measure which is more consistent with human observation experience.
机译：传统的均方误差和峰值信噪比误差度量主要集中于原始图像和压缩图像之间的逐像素差异。由于人的感知对相邻像素之间的特定相关性非常敏感，因此此类度量标准不适用于主观质量评估。在这项工作中，我们探索了Haar小波，以对人类视觉系统（HVS）响应的时频定位特性进行建模。结果表明，不同分辨率下的物理对比度很容易用小波系数表示。通过使用Haar变换对HVS的几种视觉机制进行分析和建模，我们开发了一种新的主​​题保真度度量，该度量与人类观察经验更加一致。

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