关键词：真实失真图像 联合字典学习 稀疏特征 质量评价 

摘要：针对真实失真图像提出一种基于联合字典的无参考（NR）图像质量评价（IQA）方法，分为训练和测试两个阶段。在训练阶段，首先对真实失真图像提取美学特征和自然场景统计特征，然后对图像特征和标签进行联合字典学习，训练得到特征字典和质量字典。在测试阶段，根据特征字典和质量字典计算真实失真图像的质量值。在LIVE Challenge数据库上的实验结果表明，本文方法的评价结果与主观评价结果有较好的相关性，符合人类视觉系统的感知，相比较传统的无参考方法，具有更好的优越性。

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