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学习相位一致特征的无参考图像质量评价
资料介绍
摘 要：为了有效地评价不同失真类型的图像质量，该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一
致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像，然
后利用灰度-梯度共生矩阵模型计算该3 幅图像的梯度熵、原始图像的梯度均值和梯度熵，再加上该3 幅图像的均
值，共8 个特征输入GRNN 模型训练学习，预测得到图像质量评价得分。实验结果表明新方法与主观得分有较好
的一致性，同时具有可靠的推广性。
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| 学习相位一致特征的无参考图像质量评价.pdf | 255K |
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