改进SSIM图像评价系统的开发与应用

摘要

为了实现图像内容相关评价中的自动化,体现出一幅图像中不同内容的难易度,实现图像评价的智能化,开发了图像自动评价系统.将分水岭算法(Watershed Algorithm)和结构相似度(SSIM)理论相结合,提出了一种针对难易程度进行评价的算法WSSIM.通过随机选取5场实际考试进行检验,共计3173个样本.计算了人工评价与系统评价绝对误差,结果表明:所有的实验组中均有超过63.75％的样本绝对误差数值小于1.5,最大值达到74.26％,有超过84.41％的样本绝对误差数值小于2.5,最大值达到92.68％.统计结果表明:图像的自动评价结果与人工评价有比较好的一致性,标准差值小于人工评价,改进后的方法能使绝对误差数值小于1.5的样本数量平均提高2.77％.实验结果表明:该系统是有效的,经编译完成后,可在Windows7操作系统中直接运行.它能够为相关院校和等级考试中图像的自动评价提供帮助.