基于 GRNN 的模糊图像盲评价

目的 针对高斯模糊这种失真类型，提出一种盲评价算法。 方法 从权威的图库中选取高斯模糊图片，提取梯度，并对梯度图进行快速傅里叶转换（FFT） ，得到频谱，对原图、梯度图、频谱进行运算，提取出边缘强度、方差、梯度熵，作为每幅图的特性向量。通过 GRNN 构建可以计算出图片的差分平均意见得分（DMOS）值，即输入特征值，输出计算 DMOS 值。 结果 该算法的Spearaman 秩相关系数（SROCC）达到了 0.9086， Perason 线性相关系数（PLCC）高达 0.9033；与一些常见的算法相比，所运算产生的 SROCC 和 PLCC 值也更高。 结论 使用 CSIQ 与 LIVE 图库的高斯模糊部分，在 Matlab 的环境下进行运算后得到的结果表明，计算产生的 DMOS 与由人评判产生的 DMOS 值相似度高，与眼睛判断结果较为接近