基于PLSA的图像质量评价关键问题研究

【摘要】如今图像信息技术已经在多个领域得到了广泛地应用,随之而来的对图像质量的客观评价需求也与日俱增。相对于有参考的图像质量客观评价,无参考图像质量评价的研究更是处于起步阶段,PLSA框架的引入为图像质量评价开辟了一个崭新的途径,并取得了一定的进展。但与此同时也出现了基于PLSA的图像质量评价结果不确定性、语义相似度度量方法过于单一以及底层多失真类型特征的获取等问题,因此解决这些问题是提高图像质量评价结果的关键。本文在基于PLSA算法的图像质量评价基础框架上,分别采用了K折交叉验证方法、KL距离及Hellinger距离语义度量方法以及失真图像的多维特征提取算法对上述三个问题分别进行了深入的研究,并将得到的结果与原方法进行分析与比较,并得到了较为满意的效果。从实验结果中可以看出,K折交叉验证算法可以在一定程度上扩充样本数量,进而获得更加稳定的模型,对图像质量评价的训练过程有着巨大的作用。而从三种语义相似度度量方法的比较中可以看出,Hellinger距离和余弦相似度方法均可作为图像语义相似度的度量应用到基于PLSA的图像质量评价框架中。至于特征提取方面,多维特征提取算法明显比三维特征算法要更适用于图像质量评价中,而且可以对多种类的失真图像进行质量评价。
【作者】刘晓璇；
【导师】张旗；王新年；
【作者基本信息】大连海事大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】图像质量评价；交叉验证；特征提取；语义相似度；

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