@article { author = {Davoodi, Zahra}, title = {Feature Selection for no reference multi-distortion image quality assessment Based on Particle Swarm Optimization Algorithm}, journal = {Journal of Machine Vision and Image Processing}, volume = {9}, number = {3}, pages = {35-48}, year = {2022}, publisher = {Iranian Society of Machine Vision and Image Processing}, issn = {2383-1197}, eissn = {2383-1197}, doi = {}, abstract = {In this paper, a no-reference metric for evaluating the quality of multi-distortion images is introduced. This metric is based on a combination of structural features and image brightness. First, the structural features and brightness of the image, which change drastically due to distortion, were extracted. For different datasets, an optimal combination of properties was obtained by the particle swarm optimization algorithm. The optimal combination of features was supported by regression vector regression to the training model so that the trained model could measure the quality of other images. Due to the comprehensiveness of the selected features, this metric has the ability to measure image quality with a variety of degradations. According to the results of the implementation of the criterion, we had a significant improvement and also according to the research, the optimal combination of image properties has been obtained to investigate specific degradations, which can be useful for further research in the future.}, keywords = {no reference image quality assessment,Multi-destruct images,feature combinations,particle optimization algorithm}, title_fa = {انتخاب ویژگی برای ارزیابی بی‌مرجع تصاویر چند تخریبه براساس الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات}, abstract_fa = {با توجه به اهمیت تصاویر در کاربردهای متفاوت،کیفیت آن‌ها مورد توجه است. علی‌رغم پژوهش‌های انجام شده در این حوزه، همچنان نمی‌توان کیفیت تصاویر با تخریب‌های متفاوت را به درستی به‌دست آورد. در این مقاله، یک معیار ارزیابی بی‌مرجع کیفیت تصاویر چندتخریبه، معرفی شده است. این معیار برپایه ترکیب ویژگی‌های ساختاری و روشنایی تصویر ، کیفیت تصاویر را می‌سنجد. طبق پژوهش های انجام شده، این ویژگی‌ها تحت تاثیر تخریب‌های متفاوت، به صورت قابل توجهی تغییر می‌کنند. در ابتدا ویژگی‌های مدنظر از تصاویر استخراج شدند. سپس توسط الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات، ترکیب بهینه‌ای از ویژگی‌هایی به‌دست آمد که تخریب‌های موجود در تصاویر مجموعه‌‌داده‌های متفاوت را به درستی می‌سنجند. این ترکیب ، توسط رگرسیون بردار پشتیبانی  به مدل آموزش داده شد تا بتواند به بررسی کیفیت سایر تصاویر با همین تخریب‌ها بپردازد. به دلیل جامعیت ویژگی‌های انتخاب شده، این معیار توانایی سنجش کیفیت تصاویر با انواع تخریب‌ها را دارد. طبق نتایج حاصله از اجرای معیار، بهبود قابل‌توجهی در ارزیابی کیفیت تصاویر چند تخریبه و حتی تک‌تخریبه داشتیم. در این پژوهش، علاوه بر ارائه یک معیار جامع تاحد امکان بتواند ابعاد تغییر‌یافته تصویر بعد از تخریب را بسنجد، ترکیب بهینه ویژگی‌های موثر در سنجش کیفیت تصاویر تحت تاثیر تخریب یا تخریب‌های متفاوت،به دست آمد.}, keywords_fa = {no reference image quality assessment,Multi-destruct images,feature combinations,particle optimization algorithm}, url = {https://jmvip.sinaweb.net/article_139316.html}, eprint = {https://jmvip.sinaweb.net/article_139316_31aa0ea5f61c4db40a4b41226eb11aed.pdf} }