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文檔簡介
1、圖像作為人們從客觀世界獲取信息的主要來源，其清晰程度對所獲取信息的充分性和準(zhǔn)確性起著決定性的作用，尤其在交通、軍事等領(lǐng)域內(nèi)對圖像質(zhì)量的要求越來越高。如何準(zhǔn)確評價圖像質(zhì)量一直廣為學(xué)術(shù)界所關(guān)注。
論文簡要的分析了圖像質(zhì)量評價方法中常采用的均方誤差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和邊緣峰值信噪比（EPSNR）的原理，指出：由于均方誤差和峰值信噪比均為基于噪聲層面的誤碼計算，且未能結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的特性，所以無法成為可信的評價方法，
2、而邊緣峰值信噪比對于不同圖像以及不同位置的錯誤還不夠敏感。
為了使邊緣峰值信噪比值更加逼近人的主觀感受，論文給出了一種基于最小均方誤差的邊緣峰值信噪比算法的改進(jìn)方案。通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來求最優(yōu)多項式權(quán)值的辦法將邊緣峰值信噪比轉(zhuǎn)化為圖像質(zhì)量度量值（IQM），在理論上，圖像質(zhì)量度量值是與人主觀平均意見得分（MOS）相一致的。
最后，在QuartusⅡ上利用LPM庫中的宏功能塊實現(xiàn)了邊緣峰值信噪比算法的改進(jìn)方案，通過計算
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