基于人眼視覺特性的無參考圖像質量評價.pdf

1、隨著數(shù)字成像和通信技術的快速發(fā)展，數(shù)字圖像成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。然而在獲取、傳輸、儲存等過程中，圖像均有可能失真，因此設計有效的圖像質量評價系統(tǒng)成為急需研究的問題?，F(xiàn)有的圖像質量評價算法根據(jù)其對參考信息的依賴程度，可以分為三類：全參考算法、半?yún)⒖妓惴ê蜔o參考算法。鑒于實際應用中通常無法獲得參考信息，無參考算法成為目前研究的熱點。本論文提出了兩種新的無參考圖像質量評價模型，主要創(chuàng)新點如下：
　　1.局部二值模式可以有效表示鄰域像

2、素的空間分布，已被成功用于圖像質量評價領域。然而，局部二值模式對噪聲比較敏感，且缺少幅度信息，限制了其性能。本文提出一種基于廣義局部三值模式的無參考圖像質量評價算法。通過引入多閾值及幅度信息，該廣義三值模式可以比局部二值模式提供更穩(wěn)定、更具判別力的特征。在兩個典型數(shù)據(jù)庫上的實驗結果證明了本文所提出算法的有效性。
　　2.盡管人眼對空間對比度和空間分布上的退化都很敏感，現(xiàn)有的基于結構退化的無參考圖像質量評價模型都只考慮了其中一個方面

3、。本文提出一種新的無參考算法，綜合考慮了對比度和空間分布對圖像質量的影響。首先，提出韋伯-拉普拉斯-高斯算子，用于提取圖像的局部對比度特征。該算子比拉普拉斯算子更符合人眼的主觀感知特性。其次，構建了一種多閾值局部四基模式，以測量空間分布的變化。該局部四基模式分方向對相鄰像素的關系進行編碼，且引入了多閾值和幅度信息，因此可以比局部二值模式提供更具判別力的特征。最后，韋伯-拉普拉斯-高斯算子和多閾值局部四基模式的聯(lián)合分布被用于無參考圖像質量