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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 image quality as...
2 篇 image gradient s...
2 篇 image focus
2 篇 no-reference ima...
2 篇 image sharpness ...

机构

1 篇 college of optic...
1 篇 china jiliang un...

作者

1 篇 ni jun
1 篇 tao yu
1 篇 luo gen
1 篇 ningchuan li
1 篇 jun ni
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1 篇 gen luo
1 篇 li ningchuan

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检索条件"主题词=Image sharpness algorithm"

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No-Reference image sharpness algorithm Based on Gradient Shape 9

No-Reference Image Sharpness Algorithm Based on Gradient Sha...

引用

9th International Congress on image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI)

作者： Ni, Jun Luo, Gen Yu, Tao Li, NingChuan China Jiliang Univ Coll Opt & Elect Technol Hangzhou Zhejiang Peoples R China

ISBN: (纸本)9781509037100

image sharpness is an important aspect of image quality. It used to measure the degree of focus at the time of image acquisition. It also play an important role for video compression. Here, one new sharpness algorithm based on gradient shape is introduced in this paper. which is used for no-reference image. The algorithm gets region of Interest in image firstly, then search the edge which can present sharpness information in selected region. It calculates edge transition zone width, then gets gray contrast in edge region, finally a probability summation algorithm model be set by these factors. This algorithm can calculate the sharpness degree of different images. A lot of experimental results show that this sharpness algorithm is effective and keep consistency with human subjective judgment. It can be used to describe the no-reference image sharpness effectively.

关键词： no-reference image image quality assessment image gradient shape image focus image sharpness algorithm

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No-Reference image sharpness algorithm Based on Gradient Shape

No-Reference Image Sharpness Algorithm Based on Gradient Sha...

引用

International Congress on image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics

作者： Jun Ni Gen Luo Tao Yu NingChuan Li College of Optical and Electronic Technology China JiLiang University

ISBN: (纸本)9781509037117

image sharpness is an important aspect of image quality. It used to measure the degree of focus at the time of image acquisition. It also play an important role for video compression. Here, one new sharpness algorithm based on gradient shape is introduced in this paper, which is used for no-reference image. The algorithm gets region of Interest in image firstly, then search the edge which can present sharpness information in selected region. It calculates edge transition zone width, then gets gray contrast in edge region, finally a probability summation algorithm model be set by these factors. This algorithm can calculate the sharpness degree of different images. A lot of experimental results show that this sharpness algorithm is effective and keep consistency with human subjective judgment. It can be used to describe the no-reference image sharpness effectively.

关键词： image sharpness algorithm no-reference image image quality assessment image gradient shape image focus

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