自然圖像的無參考型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法.pdf

1、隨著高清、智能數(shù)字時(shí)代的到來,視覺信息在人類的生活中扮演越來越重要的角色,然而在圖像的獲取過程中會(huì)引入一定失真。因此,需要設(shè)計(jì)合理的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,度量圖像信息的保真度和可懂度,評(píng)估圖像處理系統(tǒng)的性能。
　　在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)這一研究課題中,無參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法無需任何參考圖像信息,貼合大多數(shù)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用場景。然而,目前對(duì)人類視覺感知的研究還在初級(jí)階段,無法準(zhǔn)精確模擬人類視覺感知的物理過程,同時(shí)簡單的映射學(xué)習(xí)也無法解決復(fù)雜

2、的認(rèn)知問題,因此無參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法也是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的研究工作。
　　本文針對(duì)自然圖像無參考型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法這一科學(xué)問題進(jìn)行了深入地研究。首先,針對(duì)圖像小波域的自然場景統(tǒng)計(jì)特性,提取小波系數(shù)的均值和熵做為具有質(zhì)量感知性的有效特征,提出了基于自然場景統(tǒng)計(jì)特性和支撐向量回歸的無參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。其次,將基于自然場景統(tǒng)計(jì)特性和支撐向量回歸測度中的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊擴(kuò)展為更貼合人類認(rèn)知機(jī)制的高斯過程回歸,從概率的角度建模圖像質(zhì)量,提出