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申请/专利权人：天津科技大学
摘要：本发明提供了一种融合图像熵和结构相似性特征的对比度失真图像质量评价方法，属于图像质量客观评价、图像处理及机器视觉等领域。本发明将图像的图像熵、结构相似性特征进行结合并融合处理，弥补了图像熵特征对图像结构不敏感的不足同时融入了图像的结构特征和熵特征，从图像像素统计和内容结构方面对图像开展全面的质量评价，解决了在采集、传输、转换等数据处理过程中图像对比度失真退化的量化评价问题。本发明的评价过程不是很复杂、计算效率高、准确性好，对图像的失真具有很好的评价性能，评价数据真实反映了图像退化失真程度且与人眼的视觉感知特性一致，能够满足图像融合、图像增强、图像识别等领域对图像质量失真客观评价的实际需求。
主权项：1.一种融合图像熵和结构相似性特征的对比度失真图像质量评价方法，其特征在于，所述的评价方法是将图像熵和结构相似性两类图像质量评价特征进行融合处理来实现所述的对比度失真图像的质量评价；所述的图像熵是基于图像的一维熵的图像质量评价而获得的图像质量评价特征；所述的结构相似性是从图像的亮度、对比度和结构方面度量图像的相似程度而获得的图像质量评价特征；所述的融合处理是将参考图像、对比度失真图像的图像熵和结构相似性图像质量评价特征按照关系式 进行融合计算处理，得到最终的图像质量评价分数H-SSIM；所述的关系式中的ΔH为所述的参考图像和对比度失真图像的图像熵的差值，所述的关系式中的SSIM为由所述的参考图像和对比度失真图像得到的结构相似性数值；所述的关系式中的C1、C2是不为零的常数，用于调整所述ΔH与SSIM的重要性；所述的一种融合图像熵和结构相似性特征的对比度失真图像质量评价方法，包括如下步骤：步骤1：输入参考图像IRef和对比度失真图像IDis；步骤2：分别计算参考图像IRef和对比度失真图像IDis的图像熵图像质量评价特征，为HRef和HDis，并获得其图像熵的图像质量评价特征的差值ΔH＝|HRef_HDis|；步骤3：计算参考图像IRef和对比度失真图像IDis的结构相似性图像质量评价特征，为SSIM；步骤4：根据关系式 计算最终的图像质量评价分数H-SSIM。
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百度查询： 天津科技大学 一种融合图像熵和结构相似性特征的对比度失真图像质量评价方法
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