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申请/专利权人：浙江工商职业技术学院
摘要：本发明提供了一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，本发明提出了无参考图像质量评价方法首先提取基于曲率的表面类型图像直方图统特征和信息熵统计特征，然后设计了基于对比度能量的特征加权方法来捕捉图像在对比度变化时的结构损失，最后对所有提取的特征进行聚合，建立与人类主观评分的映射关系；解决了MEF图像特有的失真导致现有针对SDR图像的质量评价方法评价效果不好。
主权项：1.一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，结合平均曲率Mc和高斯曲率Gc提取图像结构特征，用空间域熵和频域熵提取图像信息量特征，其特征在于，包括以下步骤：a.将多曝光融合图像转换Ix,y为灰度图像gx,y，并计算灰度图像的平均曲率Mc和高斯曲率Gc；b.根据平均曲率Mc和高斯曲率Gc的数值特点，将图像表面类型ST分为多个类型；c.基于所述图像表面类型ST，结合对比度能量图，采用对比度能量加权ST直方图统计方法，获得8维曲率统计特征向量F1；d.计算图像的空间域熵和频域熵，构建信息熵统计特征f2；e.将表面类型图像直方图统计特征F1和信息熵统计特征F2进行聚合，形成多个不同尺度下的质量感知特征集F；f.利用随机森林RF模型将质量感知特征集F映射到图像质量评分，实现对多曝光融合图像质量的客观评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商职业技术学院 一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法
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