![](/images/graphics-bg.png)
Hierarchical Feature Extraction Assisted with Visual Saliency for Image Quality Assessment
المؤلفون المشاركون
Ding, Yong
Deng, Ruizhe
Zhao, Yang
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Image quality assessment (IQA) is desired to evaluate the perceptual quality of an image in a manner consistent with subjective rating.
Considering the characteristics of hierarchical visual cortex, a novel full reference IQA method is proposed in this paper.
Quality-aware features that human visual system is sensitive to are extracted to describe image quality comprehensively.
Concretely, log Gabor filters and local tetra patterns are employed to capture spatial frequency and local texture features, which are attractive to the primary and secondary visual cortex, respectively.
Moreover, images are enhanced before feature extraction with the assistance of visual saliency maps since visual attention affects human evaluation of image quality.
The similarities between the features extracted from distorted image and corresponding reference images are synthesized and mapped into an objective quality score by support vector regression.
Experiments conducted on four public IQA databases show that the proposed method outperforms other state-of-the-art methods in terms of both accuracy and robustness; that is, it is highly consistent with subjective evaluation and is robust across different databases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Ruizhe& Zhao, Yang& Ding, Yong. 2017. Hierarchical Feature Extraction Assisted with Visual Saliency for Image Quality Assessment. Journal of Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175157
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Ruizhe…[et al.]. Hierarchical Feature Extraction Assisted with Visual Saliency for Image Quality Assessment. Journal of Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175157
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Ruizhe& Zhao, Yang& Ding, Yong. Hierarchical Feature Extraction Assisted with Visual Saliency for Image Quality Assessment. Journal of Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175157
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175157
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)