基于高质量自然图像统计量模型的无参考图像质量评价方法

摘要

本发明所示的基于高质量自然图像统计量学习模型的无参考图像质量评价方法：首先从高质量自然图像的第一图像块中学习多元高斯模型所对应的参数；对于测试图像，先将其分割成等大小的第二图像块，并提取每一个第二图像块的多元高斯模型；使用巴氏距离确定多元高斯模型之间的距离，从而确定失真图像质量块的质量；利用视觉显著性线性加权所有失真图像块的质量，最终得到测试图像的客观评价分数，其可较好地克服了现有评价方法泛化能力弱的问题，满足实际应用对无参考图像质量评价方法的要求。