大样本图像质量主观评价方法
【摘要】 针对图像质量数据库的主观评价方法存在失真等级少，缺少实验结果分析等问题，提出一种大样本图像质量主观评价方法。该方法基于双激励连续质量量表进行设计，使用简化的2级主观评价尺度评价，通过循环积分、最优选择和顺序调整获得样本图像的质量排序，并基于模糊聚类分析的思想将获得的图像次序的概率视为匹配程度，建立样本的模糊相似矩阵。通过指标规格化，建立模糊相似关系、等价关系以及分类、评分等步骤，最终确定图像质量得分。64级失真图像质量主观评价实验结果表明，图像质量得分能够准确反映可察觉差异的变化，主观评价结果的正确率达到94%，图像质量得分的标准差介于0~7，均值为3.08（百分制），远低于其他图像质量数据库的水平。所提方法具有较好的准确性和稳定性，适用于图像质量数据库的主观评价和人眼视觉特性研究。
