壓縮圖像質(zhì)量的盲估計(jì)算法.pdf

1、通過對圖像經(jīng)過離散余弦變換(DCT)之后得到的系數(shù)進(jìn)行量化,減少表征DCT系數(shù)所需要的數(shù)據(jù)位數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對圖像/視頻的壓縮,是當(dāng)前較為流行的圖像壓縮方法。JPEG、MPEG-2、MPEG-4等常用的圖像/視頻編碼器都使用了此類壓縮方法。但是這種量化DCT系數(shù)的方法,在壓縮圖像的同時(shí),也引入了量化噪聲:DCT系數(shù)的變化,主要是高頻系數(shù)的精確度下降,將導(dǎo)致圖像質(zhì)量受損。峰值信噪比(PSNR,Peak Signal Noise Ratio)是

2、一種常用的圖像質(zhì)量估計(jì)方法,通過計(jì)算壓縮圖像相對于原始圖像的PSNR,可以在一定程度上估計(jì)出壓縮圖像的受損程度。但是這種計(jì)算方法需要使用未經(jīng)壓縮的圖像作為參考,考慮到在圖像的解碼端一般并不能得到未經(jīng)壓縮的原始圖像,這限制了傳統(tǒng)的空間域中定義的PSNR計(jì)算方法的使用。為了擺脫這一限制,在PSNR計(jì)算方法中,圖像在頻率域(主要指DCT域)的性質(zhì)被引入:對圖像的DCT系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析表明,圖像的(交流)DCT系數(shù)可以近似的使用拉普拉斯分布來描述

3、,且該分布的分布參數(shù)為λ。利用該參數(shù)λ,以及量化中所使用的量化步長,可以估計(jì)出壓縮圖像的DCT系數(shù)相對于原始圖像DCT系數(shù)的誤差;根據(jù)帕斯瓦爾定理,該誤差可以用來進(jìn)一步估計(jì)壓縮圖像相對于原始圖像在空間域的誤差,并推算PSNR。本文提出了一種新的,基于訓(xùn)練與匹配的估計(jì)方法,可以基于當(dāng)前的圖像內(nèi)容,在沒有原始圖像的條件下,估計(jì)出拉普拉斯的分布參數(shù)λ,以及壓縮圖像相對于原始圖像的PSNR。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文提出的算法,適用于基于JPEG/MP