圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及復(fù)原系統(tǒng)研究.pdf

1、數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及復(fù)原是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的兩個(gè)基礎(chǔ)性問(wèn)題,對(duì)它們的研究,既有其理論方面的價(jià)值,更具有廣泛的實(shí)用意義。-方面數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)可以為圖像復(fù)原的結(jié)果提供判斷標(biāo)準(zhǔn),另一方面圖像復(fù)原方法可以進(jìn)一步的改善數(shù)字圖像的質(zhì)量。數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及復(fù)原系統(tǒng)可以看作是計(jì)算機(jī)圖像分析與理解系統(tǒng)的基礎(chǔ),提高這一系統(tǒng)的性能對(duì)于后續(xù)的圖像分析與理解具有重大的意義。本文在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及圖像復(fù)原方法上做了一些簡(jiǎn)單的研究。首先,本文簡(jiǎn)要介紹了目前流行的圖像質(zhì)

2、量評(píng)價(jià)方法:主觀評(píng)價(jià)與客觀評(píng)價(jià);從對(duì)參考圖像的利用角度出發(fā),將客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法分成了全參考,弱參考,無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法;對(duì)全參考的評(píng)價(jià)方法又從基于信號(hào)處理、基于人眼視覺(jué)誤差靈敏度、基于人眼視覺(jué)區(qū)域結(jié)構(gòu)相似性這三個(gè)角度給予了介紹,目的在于全面的了解當(dāng)前圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的最新發(fā)展?fàn)顩r。其次,本文從無(wú)參考的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)角度出發(fā),分析了造成圖像質(zhì)量下降的因素。一般而言,圖像質(zhì)量下降主要是受到了各種外在因素的影響,如噪聲、模糊等,對(duì)這些引起圖像失

3、真的因素進(jìn)行分析評(píng)價(jià),可以方便選擇特定的圖像復(fù)原方法來(lái)消除這些失真。本文重點(diǎn)介紹了其中幾種常見(jiàn)的失真因素,并給出了具體的測(cè)量方法。再次,本文深入介紹了目前常用的各種圖像復(fù)原算法。復(fù)原退化圖像一般有兩種方法:一種方法適用于缺乏圖像先驗(yàn)知識(shí)的情況,此時(shí)圖像復(fù)原可以看作是一個(gè)估計(jì)過(guò)程,可以根據(jù)退化函數(shù)與噪聲的先驗(yàn)知識(shí),按照某個(gè)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)估計(jì)原始未降質(zhì)圖像,這個(gè)過(guò)程可以看作為一個(gè)濾波的過(guò)程。另外一種方法,如果擁有足夠多的原始未降質(zhì)圖像的先驗(yàn)

4、知識(shí),那么可以對(duì)原始圖像建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型,并將它與退化圖像之間進(jìn)行擬合,這樣復(fù)原更加有效。本文隨之提出了一種基于支持向量回歸的圖像復(fù)原算法。最后,本文簡(jiǎn)要介紹了超分辨率圖像重建方法:一種可以進(jìn)一步改善圖像質(zhì)量的方法,并提出了一種基于支持向量回歸的超分辨率重建算法。對(duì)于任何圖像系統(tǒng)而言,高質(zhì)量的輸入圖像是系統(tǒng)取得良好結(jié)果的必要條件,這更加顯示了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及復(fù)原重建的重要性,本文就圖像處理領(lǐng)域的這兩個(gè)基礎(chǔ)性的領(lǐng)域做了一些總結(jié)和探索。各章實(shí)