客观图像质量评价方法的研究

发布时间：2021-03-08 15:05

　　随着信息技术的发展,数字图像在日常生产生活中的应用无处不在。在进行图像通信的各个环节可能引入各类失真,造成图像质量损失,干扰人的主观感知。为了应对不同应用场景对图像质量的要求,需要建立高效的客观质量评价机制,模拟人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的主观感知过程。现有的大多数客观评价方法只针对彩色图像的亮度分量进行处理,忽略颜色信息对图像质量感知的影响。在客观评价方法中引入颜色信息能够获得更好的评价性能,本文提出了两种彩色图像质量评价方法:（1）基于两级尺度特征相似性加权的全参考彩色图像质量评价方法。单一尺度上的特征只能刻画某些HVS特性,对图像质量的表征能力有限。本文设计了一种基于两级尺度特征相似性加权的质量指标（Two Scale Feature Similarity Weighted Quality Index,TSFSWQI）,首先转换颜色空间,分离亮度和颜色分量;再基于像素尺度提取多种特征,经过融合、加权、取均值等操作得到该尺度上的相似性度量;然后基于图像尺度提取统计特征,构造特征向量,计算特征向量的欧氏距离作为该尺度上的相似性度量;最后加权两级尺度... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

主观评价的一般流程

图 2-2 部分参考图像质量评价方法框架图研究发现 HVS 有视觉注意机制，进行细节感知时会专注于某一部分区域，因键区域相比其它区域对图像质量评价的影响更大。正是受到这一点的启发，西子科技大学 Wu 等人[63]提出一种基于显著性变化的 RR IQA 模型，进一步改进R IQA 模型与主观感知的一致性。首先采用显著性值标注关键区域，并生成基于方向模式的局部显著性加权直方图(Local Saliency Weighted Histogram，LSWH 于图像内容提取；接下来，考虑到强失真可能改变参考图像与失真图像之间的性区域，利用每个视觉方向模式的显著性生成全局显著性直方图(Global Salienased Histogram，GSBH)；最后结合 LSWH 和 GSBH 的差异量化加权得到质量评分.3 无参考图像质量评价无参考图像质量评价(NR IQA)旨在基于失真图像本身预测感知质量，而不需

图像质量这一过程的模拟。为了新的全参考彩色图像质量评价方 标 (Two Scale Feature Similarity 综合考虑亮度和颜色分量的特征一方面分别基于像素尺度和图像尺，由两级尺度上的特征来共同表加权，作为最终失真图像的 TSFS像之间由不同失真类型和失真程I 与人眼感知的一致性较高，对多流程QI 算法实现流程如图 3-1 所示，主

【参考文献】：
期刊论文
[1]图像质量评价综述[J]. 刘书琴,毋立芳,宫玉,刘兴胜.  中国科技论文在线. 2011(07)

硕士论文
[1]基于相位一致性和局部熵的无参考图像质量评价方法研究[D]. 赵茂铮.北京邮电大学 2016



本文编号：3071249