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更新時間：2025.04.26
基于DCT域紋理結構相似度的模糊圖像質量評價

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結構相似度(SSIM)是一種衡量2幅圖像相似度的重要指標,但是SSIM對于嚴重模糊的圖像評價結果準確度不高。在基于SSIM的圖像質量評價方法基礎上,考慮到紋理信息是圖像的重要組成部分以及人眼對圖像的紋理信息部分十分敏感,提出基于離散余弦變換(DCT)域的紋理結構相似度質量評價(TSSIM)。該評價方法在DCT域中提取圖像的紋理信息,并通過改進SSIM中的結構信息來確定紋理區(qū)域的失真,計算TSSIM值。實驗結果表明,該方法得到的Pearson相關系數(shù)為0.893 42,Spearman等級相關系數(shù)為0.925 07,比SSIM的評價結果更準確,符合人眼的主觀感受。

一種基于結構相似度的立體圖像質量評價方法

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立體圖像質量評價已成為國內外的研究熱點。結構相似度算法雖簡單高效,但不能較好地評價噪聲與模糊立體圖像的質量。文中將結構相似度函數(shù)引入頻域,并使用空間位置影響系數(shù)計算平均結構相似度,對立體圖像質量做出評價,結合絕對差值圖對立體感做出評價。實驗結果表明,該方法的評價結果與主觀評價結果相關性較強。

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