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首页> 外文期刊>Signal Processing. Image Communication: A Publication of the the European Association for Signal Processing >Blind image blur metric based on orientation-aware local patterns
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Blind image blur metric based on orientation-aware local patterns

机译：基于方向感知本地模式的盲图像模糊度量

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We develop an effective blind image blur assessment model based on a novel orientation-aware local pattern operator. The resulting metric first proposes an orientation-aware local pattern operator that fully considers the impact of anisotropy of orientation selectivity mechanism and the gradient orientation effect on visual perception. Our results indicate that the proposed descriptor is sensitive to image distortion and can effectively represent orientation information. We thus use it to extract image structure information. In order to enhance features' representation capability for blur image, we extract edge information by a Toggle operator and use it as weight of local patterns to optimize the computed structural statistical features. Finally, a support vector regression method is used to train a predictive model with optimized features and subjective scores. Experimental results obtained on six public databases show that our proposed model performs better than state-of-the-art image blur assessment models.
机译：我们基于新颖的方向感知本地模式运算符开发有效的盲图像模糊评估模型。得到的度量首先提出了一种定向感知的本地模式操作员，其充分考虑取向选择性机制各向异性的影响以及对视觉感知的梯度方向效应的影响。我们的结果表明所提出的描述符对图像失真敏感，并且可以有效地表示方向信息。因此，我们使用它来提取图像结构信息。为了提高模糊图像的特征的表示能力，我们通过切换操作员提取边缘信息，并将其用作本地模式的权重，以优化计算的结构统计特征。最后，使用支持向量回归方法培训具有优化特征和主观评分的预测模型。在六个公共数据库中获得的实验结果表明，我们的拟议模型比最先进的图像模糊评估模型表现更好。

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