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图像去雾方法质量评价
文献摘要：
针对近年来去雾算法质量的评价方法普遍依赖主观评价结果,但缺乏定量描述;现有的客观质量评价方法与主观评价方法之间的一致性不稳定,使两者有时会出现分歧的问题.为提升针对去雾方法的客观质量评价性能,本文提出了一种基于人工合成图像的全参考去雾方法质量评价.首先,建立合成图像数据集,数据集包括参考无雾图像,合成有雾图像,对这些合成有雾图像使用8种主流去雾算法得到的去雾图像.然后,将去雾后图像可能引入的一些质量问题进行分类.最后,通过结合清晰度相关特征和现有的客观质量评价,针对性地提出了一种由图像可视性、结构相似性和颜色恢复度相互融合的去雾方法质量评价.在合成图像数据集中,将本文方法与现有典型的图像质量评价方法进行对比实验,实验结果表明:对于合成图像数据集,本文提出的方法在SRCC、PLCC和RMSE指标上表现最优.本文方法与主观评价的一致性更高,更有利于支持去雾算法的研究.
文献关键词：
图像去雾;客观质量评价;合成有雾图像;图像数据集
中图分类号：
作者姓名：
韩昊男;钱锋;吕建威;张葆
作者机构：
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]韩昊男;钱锋;吕建威;张葆-.图像去雾方法质量评价)[J].光学精密工程,2022(06):721-733
A类：
B类：
图像去雾,去雾算法,客观质量评价,质量评价方法,主观评价方法,出现分歧,评价性,人工合成,合成图,全参考,图像数据集,合成有雾图像,流去,后图,清晰度,可视性,结构相似性,颜色恢复,相互融合,图像质量评价,SRCC,PLCC,RMSE
AB值：
0.30387
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