计算机工程

作者：惠子薇, 何坤, 冯犇, 苏曜

单位：四川大学 计算机学院, 成都 610065

关键词：全局特征,局部特征,图像质量评价,KL距离,颜色相似性矩阵

基金：国家重点研发计划(2018YFC0832301)

针对传统图像质量评价算法特征单一、全局和局部特征相关性不高的问题，从人眼视觉特性出发，结合图像全局与局部特征，提出一种基于视觉特性的图像质量评价算法。依据人眼视觉对亮度的响应和位置信息将图像划分为各个视觉区域，根据亮度和位置信息分割小区域，再利用颜色和位置信息对小区域进行合并以生成视觉仿生区域。利用区域内的颜色分布和区域之间的KL距离分别表示局部特征和全局特征，计算图像任意空间近邻区域颜色分布的KL距离以构建二元关系矩阵，即图像区域颜色相似性矩阵。在此基础上，对矩阵进行奇异值分解，提取矩阵的相似性信息，构造图像质量评价指标。在LIVE、CSIQ、TID2008这3个公开图像数据库上进行测试，结果表明，与PSNR、SSIM、BRISQUE、BIQI等算法相比，该算法的Pearson线性相关系数（PLCC）、Spearman等级相关系数（SROCC）、Kendall等级相关系数（KROCC）均取得了稳定且优异的结果，在LIVE和CSIQ数据库上的PLCC、SROCC和KROCC分别达到0.959 0、0.947 8、0.865 3和0.940 4、0.938 8、0.801 7，其评价结果与人眼主观质量评价结果具有高度的一致性，能够较好地评价图像质量。

来源：2023年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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