基于隨機森林的失真圖像分類.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術、智能手機等的快速發(fā)展，計算機視覺、圖像處理等多媒體技術在人們?nèi)粘Ｉ钪邪缪葜性絹碓街匾慕巧?。圖像作為信息傳遞的一種重要形式，每天都以數(shù)以萬計的數(shù)量增加。由于在獲取、壓縮、處理、傳輸和重建過程中，受到不同種類的降質(zhì)，圖像質(zhì)量發(fā)生了失真。失真圖像由于損失了部分甚至全部信息，以至于不能達到應用的要求。如何有效的將失真圖像進行分類，對于圖像質(zhì)量評價以及對不同失真圖像采取不同處理算法有著深遠的意義。
　　 為了能有效將失

2、真圖像分類，本文先利用局部減損和分裂來歸一化圖像的亮度，然后通過前處理模型去轉化圖像MSCN（mean subtracted contrast normalized，均值減損對比歸一化）系數(shù)，最后利用AGGD(general asymmetric generalized Gaussian，非對稱廣義高斯)模型對MSCN系數(shù)進行擬合，得到一個36維的圖像特征，來表征圖像的失真。分類部分利用OpenCV開源庫里的Boosting和隨機森林分