基于HVS和SVM的圖像質(zhì)量評價方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術地飛速發(fā)展，人類社會各個方面對圖像處理技術的需求日益顯現(xiàn)。在圖像處理過程中，圖像質(zhì)量問題日益突出，圖像質(zhì)量評價應運而生。圖像質(zhì)量評價應用廣泛，在交通、醫(yī)療、監(jiān)控等領域有必要研究相應的圖像質(zhì)量評價方法。圖像質(zhì)量評價的結果可以用來衡量并優(yōu)化圖像處理系統(tǒng)的性能。在圖像處理的實際應用中，會遇到質(zhì)量檔次參差不齊的各種圖像，如何準確地對其質(zhì)量進行評價并結合評價值做進一步的處理，具有很重要的實用價值。
　　本文通過分析目前國內(nèi)外與圖

2、像質(zhì)量評價相關的研究成果，主要是客觀質(zhì)量評價技術，對相關研究成果的思路進行了闡述，進而分析它們的優(yōu)缺點。重點分析了已有的基于HVS和基于SVM的圖像質(zhì)量評價方法，通過分析圖像特征參數(shù)，選擇SVM訓練參數(shù)，提出了自己的圖像質(zhì)量評價模型，使評價結果能符合人眼主觀感受，并且能實時高效的應用到多種實際場合中。通過多次實驗后的統(tǒng)計結果可以看出，訓練樣本準確度和測試樣本的準確度都處于很高的水平，內(nèi)存占用率和CPU占用率相對較低，相對于已有的基于HV