【摘 要】
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为解决结构相似度算法的图像质量评价缺陷,提出了一种基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价。该方法首先利用改进的对数变差函数模型提取原图像和失真图像在水
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,中国移动湖南益阳分公司
【基金项目】
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国家安全重大基础研究项目（973）（613XXX0301）, 博士后科学基金（2013M542467）
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为解决结构相似度算法的图像质量评价缺陷,提出了一种基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价。该方法首先利用改进的对数变差函数模型提取原图像和失真图像在水平0°、垂直90°和对角45°、135°四个方向的纹理信息特征,然后分别求出对应的纹理增强图像,最后改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的明显失真,计算得到整幅图像的VSSIM值。目前大多数的全参考评价方法不能对数据库中的所有失真类型进行评价,只能对某一类固定的失真类型来评价。本方法对LIVE数据库中的五种
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