基于視覺(jué)特征的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法.pdf

1、近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的急速發(fā)展，多媒體通信變成了人們生活中必不可少的一部分。數(shù)字圖像的應(yīng)用進(jìn)入到人們生活的方方面面，譬如指紋門(mén)禁和遙感圖像等。但是由于圖像采集、圖像傳輸通道和圖像處理算法等優(yōu)劣程度不同，不可避免地會(huì)在各種進(jìn)程中引入一系列的失真。對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)估有利于對(duì)這些中間過(guò)程的性能做出反饋，所以圖像質(zhì)量評(píng)估算法具有廣泛的應(yīng)用。人是圖像信息的最終接受者，因此人眼是評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量最有效最有說(shuō)服力的工具，對(duì)視覺(jué)特征的提取是模擬人眼進(jìn)行客觀(guān)質(zhì)量

2、評(píng)估的最有效方法。
　　考慮到模擬人眼視覺(jué)特性可以有效地提高質(zhì)量評(píng)估算法的性能，視覺(jué)顯著性是最基本的人類(lèi)視覺(jué)特性之一；人眼對(duì)圖像的結(jié)構(gòu)信息最為敏感，而梯度特征是圖像結(jié)構(gòu)信息的最優(yōu)表示?；谝陨蟽牲c(diǎn)，本文提出了一種基于視覺(jué)顯著性加權(quán)的梯度特征相似度圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法。首先采用Scharr算子提取圖像梯度，進(jìn)行梯度特征圖的結(jié)構(gòu)相似度評(píng)估，將圖像梯度特征相似度圖作為圖像信息，由視覺(jué)顯著性圖控制局部相對(duì)于整體圖像質(zhì)量的貢獻(xiàn)度，做出了圖像質(zhì)量

3、度量。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法比經(jīng)典的峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度和信息保真度等算法與主觀(guān)評(píng)價(jià)的結(jié)果更一致。
　　論文提出了一種基于contourlet變換的圖像質(zhì)量評(píng)估算法。該方法通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行contourlet變換，提取圖像不同級(jí)數(shù)不同方向上的特征信息，利用對(duì)比敏感度函數(shù)模擬人眼視覺(jué)對(duì)不同空間頻率的敏感性，對(duì)各級(jí)不同方向的信息濾波獲得圖像多級(jí)特征圖，由信噪比、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度作為評(píng)估因子，得到最終的圖像質(zhì)量評(píng)估值。實(shí)驗(yàn)表明，該算法針對(duì)