摘要：针对目前无参考图像质量评价算法依赖训练样本集、算法复杂性较高,难以应用于图像视频采集设备等问题,提出了一种基于有效再模糊的无参考图像质量评价算法（NRIQAVR）。首先研究了便携式设备采集图像的特点,然后在再模糊理论基础上通过计算最小和最大再模糊标准差,构造了与人类视觉感知相近的NRIQAVR算法,通过理论证明该算法可以反映自然场景图像模糊度。最后在多个公开数据集和头盔摄像机采集的图像上测试,对比其他流行算法,该算法性能稳定且无需训练,评价结果与主观感知之间的相关系数平均值高于0.92,离出率低于0.05,平均执行时间0.088 s。该算法符合人类视觉感知、不依赖图像内容、简单易行、可以达到11帧/s的处理速度,具有重要实际应用价值。

关键词：便携式设备 图像质量评价 视觉感知 再模糊理论 

单位：西北大学信息科学与技术学院; 西安710127