【摘 要】
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针对现有去雾后图像质量评价算法少、针对性弱和有效性差等问题,本文提出一种基于分类学习的去雾后图像质量评价算法.该算法通过分析去雾后图像本身所蕴含的质量特征,提取出
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372167;61379104)资助~~
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针对现有去雾后图像质量评价算法少、针对性弱和有效性差等问题,本文提出一种基于分类学习的去雾后图像质量评价算法.该算法通过分析去雾后图像本身所蕴含的质量特征,提取出基于图像增强、图像复原、统计先验以及人类视觉系统（Human visual system,HVS）的度量指标;并在本文数据库基础上,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）将质量评价问题转换为分类问题.实验结果表明,该算法与已有评价方法相比,在获得高效分类评价结果的同时,具有较好的实用性和主观一致性.
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