用于壓縮圖像的無參考質量評價方法研究.pdf

1、圖像是人類感知和機器模式識別的重要信息源，其質量對所獲取信息的充分性和準確性起著決定性的作用。然而圖像在壓縮、重建、傳輸?shù)冗^程中不可避免的出現(xiàn)圖像失真和降質問題，因此，圖像質量的評判有著非常重要的作用，已成為意義重大的研究課題之一。
　　由于人眼視覺系統(tǒng)(HVS，Human Visual System)才是圖像的最終處理者，所以主觀的圖像評價算法才是目前最合理的圖像質量算法，也因此常用主觀評價結果來評判客觀算法的有效性。但主觀評價

2、方法不能應用數(shù)學模型，難以對其進行準確度量，并且所消耗的時間相當長，無法嵌入到實時圖像處理系統(tǒng)當中。而全參考和部分參考質量評價方法都需要借鑒原始的圖像信息來進行定量計算，然而實際應用中原始圖像信息往往不能獲得，這無疑使他們的應用范圍受到極大的限制。而無參考圖像質量評價是在不利用原始圖像信息的情況下對圖像質量進行客觀評價，具有更大的實用價值。
　　本文在分析人類視覺系統(tǒng)(HVS)的多分辨率特性及Contourlet變換的多尺度和多方

3、向性特性的基礎上，提出了用于壓縮圖像的無參考圖像質量評價算法，得到更符合人眼視覺特性且主觀一致性更好的評價結果。該算法首先將圖像在Contourlet變換域進行三級分解，然后對得到的分解系數(shù)進行統(tǒng)計，計算它的對數(shù)概率分布密度值LPMCC，并將峰值作為標識圖像的特征值IC(Image Characteristic)，然后確立影響圖像質量的濾波水平FL(Filter Level)與特征值IC，以及圖像質量平均主觀得分(MOS)之間的關系，建