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1. 基于尺度不变性的无参考图像质量评价
田金沙, 韩永国, 吴亚东, 赵小乐, 张红英
计算机应用    2016, 36 (3): 789-794.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.789
摘要501)      PDF (1088KB)(398)    收藏
现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。
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2. 基于图像主色彩的视频关键帧提取方法
王松 韩永国 吴亚东 张赛楠
计算机应用    2013, 33 (09): 2631-2635.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2631
摘要527)      PDF (852KB)(544)    收藏
针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题, 提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。
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