文献类型：期刊文章

作　　者：高敏娟[1] 党宏社[1] 魏立力[2] 王海龙[3] 张选德[4]

GAO Min-Juan;DANG Hong-She;WEI Li-Li;WANG Hai-Long;ZHANG Xuan-De(School of Electrical and Control Engineering,Shaanxi University of Science and Technology,Xi'an 710021;School of Mathematics and Statistics,Ningxia University,Yinchuan 750021;School of Mathmatics and Computer Science,Ningxia Normal University,Guyuan 756000;School of Electronic Information and Artificial Intelligence,Shaanxi University of Science and Technology,Xi'an 710021)

机构地区：[1]陕西科技大学电气与控制工程学院,西安710021 [2]宁夏大学数学统计学院,银川750021 [3]宁夏师范学院数学与计算机科学学院,固原756000 [4]陕西科技大学电子信息与人工智能学院,西安710021

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61871260,61871259);陕西科技大学人工智能交叉学科PI团队培育专项基金资助。

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：12

起止页码：2662-2671

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：图像所包含的信息是通过灰度值在空域的变化呈现的.梯度是度量变化的基本工具,这使得梯度成为了目前大多数图像质量评价算法的重要组成部分.但是梯度只能度量局部变化,而当人类视觉系统(Human visual system,HVS)感知一幅图像时,既能感知到局部变化,也能感知到全局变化.基于HVS的这一特性,本文提出了一种结合全局与局部变化的图像质量评价算法(Global and local variation similarity,GLV-SIM).该算法利用Grünwald-Letnikov分数阶导数来度量图像的全局变化,利用梯度模来度量图像的局部变化.然后结合二者计算参考图像和退化图像之间的相似度谱(Similarity map),进而得到图像的客观评分.在TID2013、TID2008、CSIQ与LIVE四个数据库上的仿真实验表明,较之单一度量局部变化的方法,本文算法能更准确地模拟HVS对图像质量的感知过程,给出的客观评分与主观评分具有较好的一致性.

关 键 词：图像质量评价 全局与局部  Grünwald-Letnikov  分数阶导数 梯度模  

分 类 号：TP391.41]