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為解決結(jié)構(gòu)相似度算法的圖像質(zhì)量評價缺陷，提出了一種基于變差函數(shù)全局紋理增強的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評價。該方法首先利用改進的對數(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°和對角45°、135°四個方向的紋理信息特征，然后分別求出對應(yīng)的紋理增強圖像，最后改進SSIM中的結(jié)構(gòu)信息來確定紋理區(qū)域的明顯失真，計算得到整幅圖像的VSSIM值。目前大多數(shù)的全參考評價方法不能對數(shù)據(jù)庫中的所有失真類型進行評價，只能對某一類固定的失真類型來評價。本方法對LIVE數(shù)據(jù)庫中的五種失真類型都適用，仿真實驗表明，該算法對五種不同失真類型的評價結(jié)果具有一定的合理性，并且與主觀評價數(shù)據(jù)庫較為一致，其性能也優(yōu)于其他質(zhì)量評價模型。
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