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La evaluación de la calidad de imagen (IQA) es un método para evaluar el rendimiento perceptivo de una imagen. Muchos algoritmos de IQA objetiva se desarrollan a partir de la comparación objetiva de las características de la imagen, que se entrenan y evalúan principalmente a partir de la verdad básica de las puntuaciones subjetivas. Debido a las condiciones inconsistentes de los experimentos y a los engorrosos procesos de observación de los experimentos subjetivos, es imperativo generar la verdad básica para la investigación del IQA mediante métodos de cálculo objetivos. En este artículo, proponemos un predictor de puntuación subjetiva (SSP) con el objetivo de proporcionar la verdad básica de los conjuntos de datos de IQA. En perfecta consonancia con la información sobre la distorsión, se emplea la intensidad de la distorsión de la imagen distorsionada como parámetro dependiente. Para ser más coherentes con la opinión subjetiva, por un lado, la puntuación subjetiva de la imagen de origen se considera un valor base de calidad y, por otro, integramos el parámetro de distorsión y el valor base de calidad en una función de modelo visual humano para obtener el valor SSP final. Los resultados experimentales demuestran las ventajas de la SSP propuesta en los siguientes aspectos: rendimiento eficaz para reflejar la fuerza de la distorsión, verdad básica competitiva y evaluación válida para métodos objetivos de IQA, así como para puntuaciones subjetivas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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