基于非负矩阵分解的彩色图像质量评价方法

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摘 要：针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像，缺少颜色信息，该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)
的全参考彩色图像质量评价方法。首先，从自然彩色图像中随机采样，得到训练样本，利用非负矩阵分解，训练得
到特征基矩阵，并经过 Schmidt 正交化，构建特征提取矩阵；其次，根据视觉显著性模型，利用最大视觉显著性
5 e! g% K; D2 |0 v2 L& I和显著性差值两步骤选取视觉重要区域；最后，利用特征提取矩阵，得到低维的特征向量，并最终得到彩色图像质
量评价值。实验结果表明，该文方法在 LIVE, CSIQ 和 TID2008 3 个图像质量评价库上有很好的表现。3 个图像库
% l6 i9 `. u$ `) z& c9 c. [4 R8 E* K的平均结果显示，该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。
' O! K+ J5 u& w2 M7 _关键词：彩色图像质量评价；非负矩阵分解；视觉显著性
0 w" R6 q# e* c. ]1 引言
( K' J( G( R% M8 M- [; L5 h随着计算机与网络通信技术的飞速发展，人们
对获得多媒体信息的需求日益增加。而在多媒体应
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