学习盲图像质量评价方法研究

【类型】学位论文

【作者】高飞 

【关键词】 排序学习 主动学习 图像质量评价 多核学习 自然场景统计特性

【学位授予单位】西安电子科技大学

【学位年度】2015

【学位名称】博士

【分类号】TP391.41

【导师姓名】高新波

【摘要】图像质量客观评价是指通过设计合理的算法使计算机自动精确地预测图像的感知质量。图像质量的评价结果可以为图像处理算法的参数优化、图像处理系统的性能评估和图像处理设备的质量检测提供重要的指标和依据,已成为图像处理领域的研究热点之一。其中,盲图像质量评价是指在没有参考图像的情况下对任意输入图像的视觉质量进行精确预测。由于在绝大多数的实际应用场景中,测试图像对应的参考图像是无法或难以得到的,因此对于盲图像质量评价的研究至关重要。本文针对盲图像质量评价问题,开展了系统深入的研究工作,旨在利用机器学习方法提高盲图像质量

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