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基于梯度信息的图像质量评判方法的研究
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]华南理工大学电子与信息工程学院,广东广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60402015);国家杰出青年科学基金(No.60325310);广东省自然科学基金(No.06025642);致谢 感谢文献[8]的作者王舟的帮助,文中的Logistic function是王舟博士提供的.
中文摘要:

图像质量客观评判标准广泛应用于图像处理中,基于人眼视觉系统的客观评判方法一直是图像处理领域的研究热点.最近,Zhou Wang等人提出了基于结构信息的评判方法-结构相似度(SSIM),它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息.SSIM方法简单、评判性能优于PSNR(或MSE).但随着研究的深入,我们发现SSIM算法存在着一些问题,特别是不能很好地评判模糊失真类的图像.本文提出两种基于梯度信息的图像质量评判方法-基于梯度的结构相似度(GSSIM)和基于边缘的结构相似度(ESSIM).实验结果表明,GSSIM能更好地符合人眼视带系统特件.而ESSIM对于模糊图像则取得了最好的评判效果.

英文摘要:

Objective quality assessment has been widely used in image processing for decades and many researchers have been studying the objective quality assessment method based on Human Visual System (HVS). Recently, the Structure Similarity (SSIM) is proposed by Zhou Wang, under the assumption that the HVS is highly adapted for extracting structural information from a scene, and simulation results have proved that it is better than PSNR( or MSE), furthermore SSIM is very simple. By our studying deeply ,it is found that it has some deficiencies in its arithmetic method,and fails in measuring blurred images.Based on this, we develop two improved methods which are called as Gradient-based Structural Similarity(GSSIM) and Edge-based Structural Similarity (ESSIM) .Experiment results show that GSSIM is more consistent with HVS, while ESSIM gets the best performance for blurred image.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
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  • 邮编:100036
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  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
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