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為解決結(jié)構(gòu)相似度算法的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)缺陷，提出了一種基于變差函數(shù)全局紋理增強(qiáng)的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。該方法首先利用改進(jìn)的對(duì)數(shù)變差函數(shù)模型提取原圖像和失真圖像在水平0°、垂直90°和對(duì)角45°、135°四個(gè)方向的紋理信息特征，然后分別求出對(duì)應(yīng)的紋理增強(qiáng)圖像，最后改進(jìn)SSIM中的結(jié)構(gòu)信息來確定紋理區(qū)域的明顯失真，計(jì)算得到整幅圖像的VSSIM值。目前大多數(shù)的全參考評(píng)價(jià)方法不能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有失真類型進(jìn)行評(píng)價(jià)，只能對(duì)某一類固定的失真類型來評(píng)價(jià)。本方法對(duì)LIVE數(shù)據(jù)庫(kù)中的五種失真類型都適用，仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法對(duì)五種不同失真類型的評(píng)價(jià)結(jié)果具有一定的合理性，并且與主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)較為一致，其性能也優(yōu)于其他質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。
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