一种基于模糊聚类统计图像质量主观评价结果的方法

摘要

本发明实施例公开一种基于模糊聚类统计图像质量主观评价结果的方法。该方法的核心思想为图像获得的不同主观评价得分可视为该图像与各得分的匹配程度，通过样本图像得分的相似关系建立图像序列的模糊相似矩阵，实现模糊聚类分析，在确定样本图像的最佳分类后，所得到的图像顺序即为图像质量的最终评价结果。该方法适用于统计大样本容量的图像质量主观评价结果，对图像的质量划分细致、合理，在统计过程中不丢失主观评价信息，该方法还提供样本图像的动态聚类图，显示图像的聚类过程供使用者参考，用户可以根据使用需求更改阈值，对图像进行重新分类、打分。