圖像質量的潛在語義分析及評價.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在圖像信息技術被廣泛應用的背景下,對圖像質量評價變成一個廣泛而基本的問題。無參考圖像質量評價是利用計算機代替人眼完成對圖像質量的評估,該技術廣泛應用于軍事、交通等領域。因此研究無參考圖像質量評價具有重要的學術價值和廣闊的應用前景。
   概率潛在語義分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)起源于對文檔的分類和檢索,使用統(tǒng)計的方法描述“文檔-潛在語義-詞”之間的概率分布關系,其

2、實質是將文檔和詞映射到同一語義空間。事實上,圖像質量評價也是人的視覺感知,也可以歸入語義分析,即圖像可以由視覺單詞來描述,同樣可以將這些視覺單詞映射到潛在語義空間,通過潛在語義的分布對圖像的質量做出評價。
   本文在對基于PLSA的無參考圖像質量評價進行深入分析的基礎上,重點研究了不同失真圖像底層視覺特征的計算方法。分別提出了適用性更廣的噪聲特征提取方法以及計算簡單、效率較高的JPEG壓縮特征提取方法。并將模糊特征、噪聲特征和

3、JPEG壓縮特征構成三維特征應用到基于PLSA框架中。實現了面向多失真類型的無參考圖像質量客觀評價,獲得了較好的實驗結果。
   本文完成的另一重要內容是設計并編程實現了用于研發(fā)的圖像質量評價系統(tǒng)。在對系統(tǒng)進行需求分析的基礎上,設計了系統(tǒng)的訓練和測試功能模塊、數據集操作流程、結果顯示等。采用VC++結合OpenCV的開發(fā)方式,整體實現了基于PLSA的圖像質量評價系統(tǒng),由于核心算法采用C語言編程,很好地解決了參數調整和運行效率等問

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