小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法

米曾真

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.005

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小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法
- Image Quality Evaluation Method Based on Frequency and Direction Weighted to CSF in Wavelet Domain
- 电子学报 2014年42卷第7期页码：1273-1276
- 作者机构：
  
  1. 重庆理工大学电子信息与自动化学院,重庆,400054
  2. 重庆理工大学电子信息与自动化学院,重庆,400054
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.51105392）;重庆理工大学科研启动金项目资助
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.005
  中图分类号： TN911.73
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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米曾真. 小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法[J]. 电子学报, 2014,42(7):1273-1276.

MI Zeng-zhen. Image Quality Evaluation Method Based on Frequency and Direction Weighted to CSF in Wavelet Domain[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(7): 1273-1276.
米曾真. 小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法[J]. 电子学报, 2014,42(7):1273-1276. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.005.

MI Zeng-zhen. Image Quality Evaluation Method Based on Frequency and Direction Weighted to CSF in Wavelet Domain[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(7): 1273-1276. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.005.

摘要

为解决结构相似度算法的图像质量评价缺陷，提出一种在小波域中，根据CSF的频率与方向加权的图像质量评价方法.该方法将图像的小波域多分辨率特性与CSF的带通特性有机的相结合，得到一种基于结构相似度的评价新方法.算法首先将频率归一化的CSF曲线按照1倍频程分解成5份，然后进行5级CDF 9/7双正交小波分解与重构，得到一个低频子带

和多个中高频子带

、

及

，根据不同的频率，不同的方向分配不同的权重，分别与相应的子频带SSIM值相乘，然后累加运算，得到小波域的加权图像结构相似度WWSSIM.实验表明，WWSSIM方法的单调性、一致性、准确性评价指标较高，更接近人类主观视觉感受.

Abstract

In order to solve the defects of SSIM algorithm for image quality evaluation

frequency and direction weighed to CSF in Wavelet domain was proposed.This method organic combination the multi-resolution characteristics of wavelet with bandpass characteristic of CSF curve

and get a new algorithm based on SSIM.Firstly

the frequency normalized CSF curves according to 1 octave level into five parts

and then 5 levels CDF 9/7 pairs of orthogonal wavelet decomposition and reconstruction

to get a low-frequency sub-band LL and a plurality of medium or high frequency sub-band HH

and LH

then

assign different weights according to different frequencies

different directions

which were multiplied with the corresponding sub-band SSIM values

and then do accumulate operations to obtain the weighted structural similarity in wavelet domain named WWSSIM.Experiments show that WWSSIM algorithm has high monotonicity

consistency

accuracy

and closer to human subjective visual experience.

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