基于小波变换和神经网络的数字图像清晰度识别算法

摘要

数字图像的清晰度评价一直是各类数字成像系统的一个关键问题.在研究了常用的清晰度评价方法的基础上,通过研究找出了图像二维小波分解向量与图像质量的对应关系,分析了其细节信息,并采用统计的方法提取了图像特征二层小波分量的统计值作为分析特征,然后构建了3层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,得到图像质量等级.仿真实验结果表明,这种方法可以达到较好的图像识别率.