基于 Tetrolet 域自然图像统计的图像质量评估测度
计算机视觉与模式识别
2014-12-09 v1
摘要
本文研究一种基于自然图像统计建模的减参考(RR)图像质量测度。为此，采用 Tetrolet 变换，因其提供了一种捕捉局部几何结构的便捷方式。该变换被应用于参考图像和失真图像。随后，提出使用高斯尺度混合(GSM)对子带进行建模，以考虑 tetrolet 系数之间的统计依赖性。为了量化视觉退化，提供了一种基于 Kullback Leibler 散度(KLD)的测度。所提出的测度在 Cornell VCL A-57 数据集上进行了测试，并根据 FR-TV1 VQEG 框架与其他测度进行了比较。
引用
@article{arxiv.1412.2697,
title = {Image quality assessment measure based on natural image statistics in the Tetrolet domain},
author = {Abdelkaher Ait Abdelouahad and Mohammed El Hassouni and Hocine Cherifi and Driss Aboutajdine},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.2697},
year = {2014}
}