文献类型：期刊文章

作　　者：于康龙[1] 秦卫城[1] 杨进[1] 许若飞[2]

YU Kanglong;QIN Weicheng;YANG Jin;XU Ruofei(Unit 93498 of PLA, China;Unit 93501 of PLA, China)

机构地区：[1]中国人民解放军93498部队 [2]中国人民解放军93501部队

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：2

起止页码：201-205

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：超分辨率图像重建技术可以提高图像分辨率,但是通常会给图像带来相应的尺寸变化,如何评价质量提升是个难题。目前常用的图像质量评价算法很少涉及图像的尺寸变化。基于结构相似度(SSIM)和尺度空间理论(SIFT),提出了一种针对超分辨率重建图像的弱参考质量评价算法,算法将SSIM与SIFT融合,能够适用图像尺寸的变化。通过仿真和实验证明了该算法的有效性。实验结果表明,该算法能够很好地适应图像尺寸的变化,可以客观地评价超分辨重建图像质量的好坏。

关 键 词：图像质量评价 超分辨图像重建  结构相似度 尺度空间理论

分 类 号：TP391]