基于视觉显著性检测的无参考图像质量评价方法

摘要

本发明涉及一种基于视觉显著性检测的无参考图像质量评价方法，首先对数据集中每个图像进行局部归一化，并分割成图像小块IPs；然后计算数据集中每个图像的显著性图，并分割成显著性小块SPs；接着每个图像小块IP根据对应的显著性小块SP分配重要性值PI，如果PI≥α×M×N,则判定为显著性较强的图像小块SIPs；最后，将显著性较强的图像小块SIPs输入到DCNN模型，得到的质量分数均值为最终质量分数。本发明在自然场景中考虑人类视觉认知需求，重点关注人类感兴趣的图像区域，实时得到与人类主观相一致的图像质量评价，有较好的实用性。