[发明专利]一种基于纹理信息统计的无参考图像质量评价方法有效
| 申请号： | 202010644429.X | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111968073B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李春泉;肖典 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06N3/04;G06T5/40 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 许莹莹 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于纹理信息统计的无参考图像质量评价方法，该方法是一种通用型无参考图像质量评价方法。首先使用Scharr算子对图像进行滤波，提取图像边缘信息，得到梯度图像；然后使用完全局部二值模式(Complete Local Binary Patterns,CLBP)处理所得到的梯度图像，得到梯度CLBP图(GCLBP)；接着将梯度图像的幅值作为权重，并且结合GCLBP图，提取梯度幅值权重GCLBP直方图；最后将归一化的梯度幅值权重GCLBP直方图作为特征，使用SVR将其映射为图像分数。本发明对图像的预测结果与人类主观感知的一致性较好，并且时间复杂度较低，普适性与鲁棒性良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 纹理 信息 统计 参考 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
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