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基于视觉加权的奇异值分解压缩图像质量评价测度 - 资源详细说明
摘 要：以像素值为基础的传统图像质量评价方法有其固有局限性，如对图像结构的忽视及对完全参考图像的需求
等。为解决这些问题，该文研究了图像的奇异值向量对图像结构的表征能力，提出了基于视觉权重的奇异值分解和
均值偏差率的部分参考图像质量评价方法BWSVD(Block Weighted Singular Value Decomposition)。首先，将图
像分成8×8 大小的图像块，再利用其奇异值向量差值和均值偏差来定量描述图像畸变程度，并结合人眼视觉敏感
性为每个图像块赋予一个视觉权重。最后，利用the Live Image Quality Assessment Database, Release2005 中的
227 幅不同压缩倍率的JPEG2000 降质图像进行实验，并与PSNR，RMSE，UQI，MSSIM，MSVD 等算法进行
了对比，实验表明，该文算法对压缩图像质量评价具有更好的稳定性，同时体现了更好的主客观评价一致性。
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