一种改进的基于PSNR的DCT域无参考模糊图像质量评价方法

摘要

本发明针对传统PSNR图像质量评价算法的缺点，提出了改进的基于PSNR的DCT域无参考模糊图像质量评价算法。首先对预测图像进行高斯模糊处理，并对预测图像和高斯模糊处理图像进行DCT变换，得到DCT系数矩阵；然后分别提取预测图像和高斯模糊图像的DCT系数矩阵的前100列，并计算这两幅图像前100列每列之间的PSNR值，得到特征向量；最后应用支持向量机回归模型对特征向量进行训练学习，得到图像质量预测模型，进而得到图像质量的预测值。实验结果表明，此算法性能明显好于传统的全参考PSNR图像质量评价算法，与人类主观感觉相一致。