为了解决单一特征反映不同修复方法效果差异的局限性,结合唐卡图像结构特征和色彩特征,提出一种基于多特征的无参考彩色唐卡修复图像质量评价方法。首先,该算法利用唐卡图像纹理丰富的特性,选取高斯差分算子提取图像线描图,并结合唐卡对称特性获取图像结构特征;然后依据简单线性迭代聚类分割后不同超像素区域间的色彩熵变化差异,提取唐卡图像色彩特征;最后考虑到多尺度特征更加符合人眼视觉特性,将拉普拉斯金字塔分解后的多元特征输入自适应增强神经网络进行训练,预测得出修复图像质量客观评价分数。实验结果表明,该方法利用唐卡

针对有些图像增强算法对噪声比较敏感,提出了一种自适应图像增强算法。利用原算法的基本原理,结合人眼的视觉特性自适应地生成算法的参数,这样首先保留了原算法实现容易、运算速度快等特点,其次,对噪声具有一定的抑制作用,再次,可以增强和保留图像细节信息。通过实验比较,所提算法能够自适应地生成算法的参数,并在保持了原算法原有的容易实现的优点的基础上,提高了算法抑制噪声方面的性能,将该算法应用于彩色图像增强也取得了相当理想的结果。