基于视觉注意机制的无参考图像质量评价方法的研究

发布时间：2021-06-24 23:13

　　图像是人们感知客观世界的重要方式之一,越清晰的图像所包含的信息越多,质量就越好。但是,图像在采集和处理的过程中经常会因为各种原因而导致其质量的下降或失真。为了准确评价图像的失真程度,以便进行图像增强、图像压缩等后续处理,客观图像质量评价的研究变得越来越重要。通过仔细研究当前的客观图像质量评价,可以发现大部分无参考IQA都忽略了人类视觉注意机制的应用,而视觉注意机制理论上可以较大地提高质量评价的性能。因此本文重点研究视觉注意机制相关的特性及其在客观IQA领域的应用,并给出了两种从视觉注意方面考虑的无参考IQA方法。首先,本文在无参考图像质量评价方法CEIQ的基础上进行了改进,提出了一种针对对比度失真的IQA方法。主要从视觉注意方面来考虑影响对比度的因素,其一是从亮度信息统计方面来考虑,提取的特征有CEIQ原特征以及增加的标准差、直方图能量和偏度。其二是从图像色彩的影响方面考虑,提取的特征有颜色饱和度和色彩度。然后把提取的特征向量作为SVR模型的输入来学习预测图像的质量评分。最后在CSIQ、CID2013和CCID2014数据库中对本文改进的模型进行验证及分析。结果表明,与专门用于对比度变... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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重庆邮电大学硕士学位论文第2章图像质量评价基础8目前已知的大部分失真类型都有对应的处理方式。而客观图像质量评价的目的之一就是将这些失真类型以及失真程度进行量化，以便进行后续的图像处理。3.图像质量评价图像质量评价是图像处理技术中比较基础的研究，其对于各种图像处理算法的分析和改进都有非常重要的作用。随着社会的发展和人们对高质量图像的需求，图像质量评价方法的研究变得越来越重要，近些年出现了许多非常实用的图像或视频质量评价方法。图像质量评价分为主观图像评价方法和客观图像评价方法。主观评价方法以人的主观视觉感受为准，根据某些评分准则对图像进行评价。客观评价通常根据人类视觉系统或其他数学知识建立模型，对图像进行评价。本文的图像质量评价方法分类的框架如图2.1所示。图2.1图像质量评价方法分类2.2图像质量评价主观方法人们通过自己的主观视觉感受对图像进行评分，称为图像质量评价主观方法。主观评价方法的实施需要遵循一些特定的标准，比如国际电信联盟(InternationalTelecommunicationUnion,ITU)准则等。图像质量评价主观方法以人为观察者，观察者的数量通常从几十到几千人不等，即每一幅测试图像都有大量的主观评分，图像数据库中的评分值通常是通过计算所有观察者的主观评分的平均值获得的。

重庆邮电大学硕士学位论文第2章图像质量评价基础14图2.2基于特征提取的传输方式基于嵌入水印传输模式如图2.3所示，这类方法研究的重点是半参考数字水印信息的传输。其一般思路是：首先，把原始图像的某些特征作为数字水印隐藏在其中进行传输，进入失真通道的时候水印和图像均有所失真，然后在接收端将失真图像的水印和参考图像的水印进行比较，根据特征水印之间的差异来计算图像的质量分数。如文献[17]，[18]就是采用的这种思路。图2.3基于嵌入水印的传输方式与全参考IQA方法相比，RR-IQA方法的准确率稍低，并且仍然需要原始参考图像的部分信息。但总体来说，半参考评价方法在减少传输信息量的同时，还能使得其评价结果满足人们的要求，是一种折中的办法，因此在现实生活中具有不小的应用价值。2.3.3无参考图像质量评价方法测试图像质量的时候完全不需要参考图像的任何信息，只根据待测图像的内容就可以给出质量评分的方法称为无参考图像质量评价(NoReferenceImageQualityAssessment,NR-IQA)。相比于全参考和半参考IQA方法而言，无参考评价方法设计实现起来更加困难，主要是缺乏参考图像进行对比以及目前人们对图像

【参考文献】：
期刊论文
[1]无参考屏幕内容图像质量评价[J]. 朱映映,曹磊,王旭.  软件学报. 2018(04)
[2]采用边缘信息的屏幕图像质量评价[J]. 符颖,曾焕强,倪张凯,陈婧,蔡灿辉.  信号处理. 2017(04)
[3]全参考图像质量评价综述[J]. 褚江,陈强,杨曦晨.  计算机应用研究. 2014(01)
[4]基于Contourlet变换的质降参考图像质量评价模型[J]. 蒋刚毅,王旭,杨铀,郁梅.  光电子.激光. 2009(12)
[5]图像质量评价研究综述[J]. 周景超,戴汝为,肖柏华.  计算机科学. 2008(07)
[6]基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法[J]. 杨威,赵剡,许东.  北京航空航天大学学报. 2008(01)
[7]一种基于视觉兴趣性的图象质量评价方法[J]. 汪孔桥,沈兰荪,邢昕.  中国图象图形学报. 2000(04)

硕士论文
[1]基于视觉感知的图像质量评价算法研究[D]. 曹欣.兰州理工大学 2019
[2]图像质量客观评价方法研究[D]. 张胜楠.北京交通大学 2016
[3]基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究[D]. 田金沙.西南科技大学 2016
[4]基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究[D]. 王智.兰州大学 2016
[5]基于声谱图显著性检测的音频识别[D]. 弓彦婷.合肥工业大学 2015
[6]基于视频图像显著图的感兴趣区域提取方法研究[D]. 方相如.西安电子科技大学 2013



本文编号：3248004