數(shù)字圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)算法研究.pdf

1、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在圖像處理等相關(guān)領(lǐng)域中起著重要的作用。在圖像壓縮、通信、存儲(chǔ)、增強(qiáng)以及圖像水印等應(yīng)用中都會(huì)涉及到圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)問題，其評(píng)價(jià)指標(biāo)可以作為一種準(zhǔn)則或測(cè)度用來校準(zhǔn)處理系統(tǒng)，或者用于算法優(yōu)化及參數(shù)優(yōu)選。圖像作為客觀處理對(duì)象，最終是為人所觀看和評(píng)價(jià)的，故而其質(zhì)量最準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)方法是主觀評(píng)價(jià)。但是主觀方法在應(yīng)用中存在諸多問題，因此人們迫切需要設(shè)計(jì)客觀的評(píng)價(jià)方法來近似反映主觀感受。根據(jù)對(duì)參考圖像的依賴程度由高到低，圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)方法依次

2、可分為：全參考(FR，F(xiàn)ullReference)型、部分參考(RR，ReducedReference)型和無參考(NR，NoReference)型三種。 針對(duì)完全參考型圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)問題，本文在現(xiàn)有的基于結(jié)構(gòu)相似度(SSIM，StructualSimilarity)的全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)于其中負(fù)結(jié)構(gòu)信息的不合理處進(jìn)行了修正。然后融合了圖像視覺降質(zhì)的三種主要信息，即降質(zhì)的結(jié)構(gòu)信息、位置信息和數(shù)量信息，提出了一種

3、基于內(nèi)容的全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于壓縮圖像該方法與主觀評(píng)價(jià)的一致程度較基于SSIM的方法有了較大的提高。 此外，針對(duì)部分參考型圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)問題，本文首先引入了一種新的圖像稀疏表示Contourlet變換。然后，在一種基于Wavelet系數(shù)統(tǒng)計(jì)特征的部分參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，分析并利用了Contourlet系數(shù)的數(shù)量信息與圖像視覺降質(zhì)的關(guān)系，提出了一種基于Contourlet的部分參考型質(zhì)量評(píng)價(jià)方