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公开(公告)号：CN109872302A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910034979.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的自然图像恰可察觉失真阈值估计方法，其对训练集中的高清自然图像进行分不重叠的图像块处理，通过计算图像块中的所有像素点的像素值的平均方差，选择部分图像块构成训练矩阵，将训练矩阵代入K-VSD算法中进行字典训练得到过完备字典；对待处理的自然图像进行分重叠的图像块处理，将所有图像块和过完备字典代入OMP算法中得到稀疏系数矩阵，根据稀疏系数矩阵获取结构层图像和非结构层图像，利用不同的计算方式获取结构层图像和非结构层图像各自的恰可察觉失真阈值图，进而融合得到待处理的自然图像的恰可察觉失真阈值图；优点是其能估计得到准确的恰可察觉失真阈值图，与人眼主观视觉感知具有更好的一致性。
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