DIIVINE 目前最先进的无参考图像质量评价软件

资 源 简 介

DIIVINE 目前最先进的无参考图像质量评价软件

详 情 说 明

DIIVINE（Distortion Identification-based Image Verity and INtegrity Evaluation）是一种基于失真识别的无参考图像质量评价方法，旨在不依赖原始图像的情况下评估图像质量。其主要通过模拟人类视觉系统特性，分析图像中的失真类型和程度来预测质量分数。

DIIVINE的核心思路是提取图像的多尺度空间域特征，包括自然场景统计特征和失真相关特征。算法首先对图像进行小波变换分解，然后从子带系数中提取统计特征（如能量、相关性等），并结合特定的机器学习模型（如支持向量机）训练预测模型。相比传统方法，DIIVINE的优势在于能识别具体失真类型（如模糊、噪声、压缩伪影等），而非仅输出单一质量分数。

当前迭代版本通过深度特征扩展进一步提升了精度，适用于监控视频、医学影像等无法获取参考图像的场景。其局限性在于计算复杂度较高，且对训练数据集的依赖性较强。未来改进方向可能包括轻量化模型设计和跨域自适应能力优化。