基于Contourlet统计特性的无参考图像质量评价  

No-reference quality assessment based on the statistics in Cntourlet domain

作　　者：焦淑红[1] 齐欢[1] 林维斯[2] 唐琳[1] 申维和 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001 [2]南洋理工大学计算机工程学院,新加坡639798 [3]中国运载火箭技术研究院空间物理重点实验室,北京100076

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2016年第2期639-645,共7页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(61201238)

摘　　要：利用Contourlet统计特征建立自然统计模型与待评价图像模型,提出了Contourlet域无参考图像质量评价方法(SCIQA)。通过在主观数据库上的实验表明,无论同种干扰类型的图像还是多种干扰图像集合,SCIQA均明显优于经典全参考算法和通用型无参考算法,并且具有较强的通用性。The statistic features in Cntourlet domain are employed to build the natural statistic model and the tested image model first.Then a no-reference assessment algorithm in Contourlet domain（SCIQR）is proposed.Experiment results on subjective databases show that SCIQR outperforms the classical full-reference image quality assessment algorithm and the universal no-reference algorithm nomatter on single distortion type images and on the set of different types of distortion images.This demonstrates that SCIQR has good universality.

关 键 词：信息处理技术 图像质量评价 Contourlet统计特征 

分 类 号：TN911[电子电信—通信与信息系统]