排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
基于NN与SVM的图像质量评价模型 总被引：2，自引：1，他引：1
为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06％,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量. 相似文献
2.
利用人眼视觉特性与视频序列时空相关特性,提出了基于视频序列内单帧图像质量加权的视频质量评价模型.其中,单帧图像质量利用峰值信噪比和结构相似性度量作为图像质量的描述参数,采用神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立图像质量评价模型;视频序列质量由序列内单帧图像质量加权衡量,加权因子描述了视频序列内运动及场景变化的剧烈程度.仿真实验结果表明,该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.模型预测出的单帧图像质量和视频序列质量的单调性相比PSNR分别提高7.42%和10.47%,均方根误差相比则提高了36.06％和10.48%. 相似文献
1