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反卷积图像盲质量评估的性能评价

摘要

我们开发了一种高效的通用盲/无参考图像质量评估(IQA)算法，使用离散余弦变换(DCT)系数的自然场景统计(NSS)模型。考虑到为DCT计算优化的平台的可用性，该算法在计算上很有吸引力。该方法依赖于一个简单的贝叶斯推断模型来预测给定某些提取特征的图像质量分数。这些特征是基于图像DCT系数的NSS模型。模型的估计参数被用来形成表征感知质量的特征。这些特征用于简单的贝叶斯推断方法来预测质量分数。由此产生的算法，我们命名为blindds - ii，需要最少的训练，并采用简单的概率模型进行得分预测。给定从测试图像中提取的特征，选择使经验确定的推理模型的概率最大化的质量分数作为该图像的预测质量分数。在LIVE IQA数据库上进行测试时，blinds - ii显示出与人类对质量的判断高度相关，其水平与流行的SSIM指数具有竞争力。

R.Likhitha, K.Ramesh

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