针对结构相似度(Structural SIMilarity, SSIM)和其他一些方法的局限性, 考虑到梯度可以反映图像的边缘纹理等结构信息, 提出了一种快速的全参考型IQA算法，即提升的梯度加权结构相似度(Gradient Weighted Lifting Structural SIMilarity, GWL-SSIM)方法.

客观图像质量评价(IQA)的目的是设计与主观评价算法尽可能一致的数学模型来度量图像的质量. 针对结构 相似度(SSIM)和其他一些算法的局限性, 考虑到梯度可以反映图像的边缘纹理等结构信息, 提出一种快速的全参考 型 IQA 算法, 即提升的梯度加权结构相似度(GWL-SSIM)算法. 首先定义图像局部块的广义梯度; 然后利用其相似性 及图像对比度相似性和结构相似性得到局部质量的特征映射图; 最后采用广义梯度加权的池化策略得到 IQA 模型, 广义梯度能很好地刻画视觉感知系统的非线性属性, 而

一种快速的全参考型图像质量评价算法

快速提升的结构相似度IQA算法