一种估计人脸压缩图像质量的测量方法
计算机视觉与模式识别
2014-02-07 v1
摘要
当今数字图像压缩与解压技术非常重要。因此我们的目标是计算压缩图像中面部区域及其他区域相对于原始图像的质量。图像分割通常用于定位图像中的目标和边界（线条、曲线等）。分割后，图像被转换为更便于分析的形式。利用通用图像质量指数（Q）、结构相似性指数（SSIM）和基于梯度的结构相似性指数（G-SSIM），可以证明面部区域比其他任何图像区域的压缩程度都低。
引用
@article{arxiv.1402.1331,
title = {An Estimation Method of Measuring Image Quality for Compressed Images of Human Face},
author = {Abhishek Bhattacharya and Tanusree Chatterjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.1331},
year = {2014}
}
备注
6 pages