稀疏相关系数用于客观图像质量评估
图像质量评估(IQA)对于众多图像处理应用至关重要。 通常,图像质量度量(IQM)将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较,涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统(HVS)的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上,自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法,因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型,等效于独立分量分析(ICA)。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此,在设计IQM时,可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在
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