基于空间和谱熵的无参考图像质量评价

我们开发高效通用无参考 （星期日） 图像质量评价 （IQA） 模型，它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架，利用支持向量机 （SVM） 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法，称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性，彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量，人类的主观意见，统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法： 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库，以确定它是否是独立于数据库的性能。