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更新时间：2026.08.15

头条 图像算量软件

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基于DCT域纹理结构相似度的模糊图像质量评价

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结构相似度(SSIM)是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是SSIM对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于SSIM的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换(DCT)域的纹理结构相似度质量评价(TSSIM)。该评价方法在DCT域中提取图像的纹理信息,并通过改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算TSSIM值。实验结果表明,该方法得到的Pearson相关系数为0.893 42,Spearman等级相关系数为0.925 07,比SSIM的评价结果更准确,符合人眼的主观感受。

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压缩图像质量评价:一种带权的结构相似性方法

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图像质量评价是计算机视觉的一个重要领域,也是近年来的研究热点。在图像的传输与存储过程中,对压缩图像的客观质量评价在图像压缩系统中是必不可少的。均方误差与峰值信噪比虽然计算简便,但对于反映压缩图像的感知质量并不准确,与人眼视觉系统(HVS)也没有太好的一致性。近年来,该领域也出现了许多优秀的图像质量评价方法以求良好的表达图像质量与人眼感知之间的关系,如SSIM,IFC,VSNR等。这些算法性能卓越,但在压缩图像的质量评价方面仍有较大提升空间。图像在压缩过程中,高频部分由于DCT变换的特性会受到更大程度的失真,即图像不同部分的失真情况是不同的。从这个角度利用带权的结构相似性方法能良好的表达压缩图像的失真程度从而更好的反应人眼感知对图像质量的感知特性。该方法在LIVE,CSIQ,TID2008,TID2013上均比其他算法具有更好的性能。该方法也为压缩图像质量评价提供了一种新的思路,即从压缩算法本身会对图像信息的不同部分产生不同程度失真的特性出发来优化图像的质量评价,从而更好地反应HVS对图像的感知特性。

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