最近的研究发现，在反映人的视觉特性，与传统的PSNR指标优于采用的结构相似性指数（SSIM）是成功的。但是这种方法评估的模糊图像的质量和压缩退化图像在低比特率时的一些缺陷。
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...的主要功能是从视觉场景中提取结构信息,因此对结构信息变化的度量可以作为图像感知失真的很好的近似。本文深入研究了结构相似理论的实现结构相似度(SSIM)指数在图像和视频评价方面的应用,改进了基于结构相似性的视频质量评价方法并将结构相似性应用于视频通信。
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We think that it is difficult to modeling exactly characteristics of the human visual system from the structure comparison function in SSIM.
我们通过对SSIM三个评价因子分解实验，认为SSIM中最重要的结构比较因子难以完整准确的建模人眼的视觉特性。
In order to seek an approach which can assess distorted images more accurately, an improved SSIM image Quality Assessment method is proposed.
为了寻求评价准确的方法，设计一种改进的结构相似度评价方法。
The new benchmarks address many of the concerns raised in the comments about the methodology used in the previous article, such as using SSIM for quality measurement.
该系列新基准值解决了许多在有关前一篇文章中所用方法学的评论中提出的顾虑，比如使用SSIM(结构相似性)作为质量衡量等。
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