《表1 全参考图像质量评估方法在SIQAD上的评估结果》

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《基于稀疏表示特征差异性的屏幕图像质量评估》

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通过本文提出的方法得到的全参考屏幕图像质量评估模型，与其他目前主流的图像质量评估方法的结果见表1。比较的方法分别为：全参考自然图像评估方法，包括PSNR，SSIM，GMSD[11]，PieAPP[12]；全参考屏幕图像质量评估方法，包括SPQA，SFUW，ESIM，GFM。为了便于比较，表1中排名前三的评估结果被分别加粗。可以发现，自然图像全参考质量评估方法在对屏幕图像进行评估时远远达不到评估自然图像质量的性能表现，这也验证了本文之前所说的自然图像质量评估方法不适用于屏幕图像，屏幕图像较于自然图像要复杂得多。同理，相比于其他全参考质量评估方法，本文提出的方法在JPEG，J2K，LSC这些压缩造成的失真上表现良好，这是因为稀疏表示的差异性特征可以很好地感知到全局的压缩失真，这也体现了本文方法的有效性和准确性。