不同亮度下无参考图像质量评价方法

目前图像质量评价的研究都是在相对标准观察环境下进行的,没有考虑电子显示设备在不同场合使用时照明亮度的变化对图像失真造成的影响。通过在四种不同环境光照度下进行主观评价实验探究MOS值变化规律,在BRISQUE和SSEQ算法的研究基础上,利用机器学习方式获取亮度因子来反映不同亮度条件引起的人眼感知变化,建立不同亮度下图像质量评价模型。改进后的算法模型针对噪声、压缩、模糊的SROCC系数在不同的亮度环境下均有良好的效果,表明修正后的算法模型具有很高的普适性和准确性。所提算法是对现有算法模型的很好补充,尤其适用于户外高亮度条件下的图像质量评价。