【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第3期 284-287页,共4页

【作 者】： 李凌 ; 刘志武 ; 李永昌

【摘 要】 研究图像质量准确评价问题,图像采集、压缩传输中会出现畸变,使图像模糊,传统评价方法难以从对这些特征进行正确区分,导致图像质量评价准确率低。为提高图像质量评价准确率,提出一种采用最小二乘支持向量机（LSSVM）的图像质量评价方法。首先采用PSNR和SSIM分别对图像质量进行评价,得到的评价值作为描述图像质量的参数,然后输入到LSS-VM进行学习,建立新的图像质量分类器,采用建立的分类器对图像质量进行仿真评价。仿真结果表明,相对于单一的图像质量评价方法,提高了图像质量评价的准确率,评价结果与视觉感知评估值更加一致。