基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法

摘要

文中旨在设计一种可以自动评估图像质量,并达到与人类视觉系统相一致的客观评价算法.针对大多数传统的全参考图像质量评价方法只在空域中分析图像,并且在池策略上存在不足,文中提出了一种基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法.该方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻画图像的颜色信息和空间结构信息;在频域上提取log-Gabor滤波器组响应后的纹理细节信息以及空间频率特征,将二者作为联合特征;然后利用随机森林学习特征向量与主观意见得分之间的映射关系,预测客观质量得分.在TID2013,TID2008和CSIQ 3个标准数据库上的实验结果表明,所提方法的综合评价性能优于目前主流的全参考评价算法,尤其是在TID2013数据库上其皮尔逊线性相关系数值达到了0.9397.