基于机器学习的无参考图像质量评价指标体系改进

为解决BRISQUE算法中单纯提取灰度空间指标特征的问题,进一步提升算法预测的准确性,文章在BRISQUE算法的基础上改进了无参考图像质量评价指标体系,提出了一种基于灰度空间和色彩空间的改进算法。同时,为了减少单一数据库造成的模型过拟合现象,提升算法的鲁棒性,该算法分别在LIVE和CSIQ数据库上分析了算法计算结果与DMOS值的相关性。实验结果表明,改进的BRISQUE算法评价结果与人类主观评价具有高度的一致性,较BRISQUE算法在一致性方面有一定程度的提升。