提升图像质量评估速度:快速特征相似性指数FFSIM
本文主要探讨了用于图像质量评估的快速特征相似性指数(Fast Feature Similarity Index, FFSIM)的研究。传统上,图像质量评估(Image Quality Assessment, IQA)算法中的Phase Congruency特征因其计算效率较低而受到限制。为了克服这一问题,作者提出了一种新的特征相似度指标——FFSIM。FFSIM的设计灵感来源于人眼视觉系统(Human Visual System, HVS)对亮度刺激的响应特性,特别是根据韦伯定律(Weber's Law)。 韦伯定律表明,人类对亮度变化的感受在一定程度上是线性的,较小的亮度变化就能引起明显的感知。因此,FFSIM通过快速执行空间滤波,精确地计算出当前像素与其背景之间的对比度。这种对比度被用来计算视觉显著性,即与韦伯视觉显著度(Weber Visual Salience)相类似的部分。相比于传统的FSIM方法,FFSIM大大提高了计算效率,能够在更短的时间内完成图像质量的评估。 该研究发表在《信号处理、图像处理和模式识别》国际期刊(International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition)第8卷第11期(2015年),页码179-194。文章的DOI为10.14257/ijsip.2015.8.11.17,ISSN为2005-4254,版权由SERSC持有。作者包括Shaoping Xu、Xiaoping Liu和Shunliang Jiang,分别来自南昌大学信息工程学院和卡尔顿大学系统与计算机工程系。 FFSIM算法的应用有助于提高实时图像处理和通信系统中的图像质量分析效率,特别是在需要快速判断图像清晰度、失真或噪声水平的场景中。由于其高效性和生物学基础的合理性,FFSIM可能成为未来IQ
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