研究目的
提出一种新的图像质量评价指标（IQM），该指标结合压缩感知（CS）技术以及由微分滤波器和Gabor滤波器组成的滤波器组，用于评估参考图像与失真图像之间的质量差异。
研究成果
实验结果表明，与常规方法相比，采用压缩感知和滤波器组的提出的图像质量评估方法（IQM）在LIVE和TID2008数据库上展现出更优的性能。未来工作可探索将该方法扩展至包含色彩信息的应用。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但由于使用了多重滤波器和压缩感知测量，该方法可能在计算上较为密集。
一种利用压缩感知及由导数滤波器与Gabor滤波器组成的滤波器集的新型图像质量评价指标
DOI：10.5121/avc.2015.2101
期刊：Advances in Vision Computing: An International Journal
出版年份：2015
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文提出了一种利用压缩感知（CS）及由导数滤波器和Gabor滤波器构成的滤波器集的图像质量评价指标（IQM）。研究采用原用于通过少量测量值获取稀疏或可压缩信号的压缩感知技术来度量参考图像与失真图像之间的质量差异。由于普通图像既非稀疏也不具备可压缩性，该技术无法直接用于图像质量评估。为此，研究者先将图像与梯度、高斯-拉普拉斯及Gabor等滤波器进行卷积——因其输出通常具有可压缩特性——从而将图像转化为稀疏或可压缩信号。随后通过压缩感知技术获取的少量测量值即可评估图像质量。各类测试图像的实验结果表明：该算法在皮尔逊相关系数（CC）、均方根误差、斯皮尔曼秩次相关系数和肯德尔相关系数等指标上均展现出有效性。
作者：
Dong-O Kim，Rae-Hong Park
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