全参考图像质量评价算法研究

【类型】学位论文

【作者】洪新鸽 

【关键词】 梯度幅度相似度偏差 结构相似度 失真图像类型 图像分割 图像质量评价

【学位授予单位】西安电子科技大学

【学位年度】2014

【学位名称】硕士

【分类号】TP391.41

【导师姓名】王俊平

【摘要】随着数字多媒体技术的飞速发展,数字图像在各个领域得到了广泛的应用。但是在数字图像的获取、压缩、传输等过程中,图像的质量会下降。为了减小图像处理系统对数字图像的降质,选用适当的图像质量评价算法对图像失真进行衡量从而指导和修正图像处理系统具有很高的研究和应用价值。全参考图像质量评价是当前最可靠的客观图像质量评价算法,其中结构相似度(Structural Similarity,SSIM)算法,梯度幅度相似度偏差(Gradient Magnitude Similarity Deviation,GMSD)算法都因计

【全文挂接】 获取全文