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

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。