基于内在生成机制的多尺度结构相似性图像质量评价

来源：电子与信息学报杂志2016年第1期北京时间：

作者：孙彦景, 杨玉芬, 刘东林, 施文娟

单位：2.(中国矿业大学信息与电气工程学院 徐州 221116) ②(中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室 徐州 221008)

摘要：该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity, MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足，结合人类视觉系统(HVS)，提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的iMSSIM算法。首先采用基于逐段式自回归(Piecewise AutoRegressive, PAR)模型的内在生成机制将失真图像和原始图像分解成采用MSSIM算法评分的图像内容预测部分和采用PSNR评分的图像信息不确定部分；然后采用均方误差(MSE)进行加权来联合这两部分评分获得最终结果。在基准数据库上完成的对比实验表明：该算法不仅在不同失真类型上性能最好，且在6个公开数据库上的性能优于现有算法。

关键词：图像质量评价, 多尺度结构相似性, 内在生成机制, 逐段式自回归模型

基金资助：江苏省煤矿电气与自动化工程实验室建设项目(2014KJZX05，江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2014028-01)，中央高校重大项目培育专项(2014ZDPY16)，国家自然科学基金(51274202)，江苏省自然科学基金(2013-2016, BK20131124)和中央高校创新人才基金(2013RC11)