空域無參考的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià).pdf

1、隨著數(shù)字圖像和視頻的廣泛應(yīng)用，數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要性日益增長(zhǎng)。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性的問題，它既有其重要的理論意義，同樣也有廣泛的應(yīng)用背景。通常可將數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)。主觀評(píng)價(jià)方法的缺點(diǎn)是繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，無法實(shí)時(shí)處理?？陀^評(píng)價(jià)方法分為三類：全參考評(píng)價(jià)、弱參考評(píng)價(jià)、無參考評(píng)價(jià)。因?yàn)槿珔⒖己腿鯀⒖荚u(píng)價(jià)需要獲得參考圖像的全部或部分信息，因此在應(yīng)用中受到了限制，這時(shí)只能采用無參考評(píng)價(jià)方法。 本文首先

2、對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的相關(guān)研究進(jìn)行了簡(jiǎn)要的概述，重點(diǎn)討論了無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。一般來說，大多數(shù)時(shí)候圖像是以人為最終接受者，圖像評(píng)價(jià)的結(jié)果應(yīng)該盡量符合人們對(duì)圖像質(zhì)量的真實(shí)感受，因此很多評(píng)價(jià)方法都引入了人眼視覺特性。然而從另一個(gè)角度，在某些場(chǎng)合，如機(jī)器視覺領(lǐng)域，至少目前還無法與人們復(fù)雜的感官相提并論，更多的是需要定量的模型及參數(shù)以便于計(jì)算機(jī)處理。因此論文提出從兩個(gè)角度探討圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的問題，分別稱為面向人類視覺(humanperception-o

3、riented)和面向機(jī)器視覺(machineperception-oriented)。前者主要從人類的感知考慮，后者更多的考慮易于機(jī)器處理的模型和參數(shù)，并提出了相應(yīng)的一般系統(tǒng)框架。為了能夠滿足實(shí)時(shí)處理的需要，將主要從空域處理來考慮。通過分析影響圖像質(zhì)量的一些因素，提取幾個(gè)常見的對(duì)圖像質(zhì)量影響較大的因素：對(duì)比度、清晰度、噪聲，對(duì)各降質(zhì)因素分開討論，這在一方面有助于研究單因素的性能，便于將各單因素嵌入評(píng)價(jià)系統(tǒng)中；另一方面也有助于理清各因素

4、之間的相互影響關(guān)系，以形成一個(gè)統(tǒng)一的綜合指標(biāo)。 對(duì)于面向人類視覺應(yīng)用，主要考慮視覺評(píng)價(jià)習(xí)慣和人眼視覺特性。針對(duì)模糊現(xiàn)象，模糊是一種常見的失真現(xiàn)象，其表現(xiàn)是邊緣的平滑效應(yīng)。對(duì)邊緣擴(kuò)散鄰域的一階微分求取峰態(tài)能反映出圖像的清晰程度，提出一種基于邊緣峰態(tài)的無參考圖像清晰度評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不依賴圖像內(nèi)容，與圖像的清晰程度表現(xiàn)一致，且對(duì)噪聲不是很敏感；針對(duì)噪聲現(xiàn)象，考慮視覺的掩蓋效應(yīng)，從噪聲檢測(cè)的角度，提出了一種基于掩蓋效應(yīng)的無參

5、考圖像質(zhì)量評(píng)估方法。首先對(duì)Hosaka分塊進(jìn)行了改進(jìn)，取消了該方法對(duì)圖像尺寸的限制。通過分塊，將圖像以不同的頻率成分區(qū)分開來。然后計(jì)算各個(gè)子塊的噪聲。根據(jù)圖像的污染程度，提出了基于掩蓋效應(yīng)的無參考圖像峰值信噪比NPSNR。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法與人的視覺感知較一致。 對(duì)于面向機(jī)器視覺的應(yīng)用，則考慮失真模型及參數(shù)。針對(duì)離焦模糊現(xiàn)象，提出一種快速的離焦模糊辨識(shí)方法，假定圖像中至少能檢測(cè)到一條明顯邊緣，首先根據(jù)圖像的邊緣獲得線擴(kuò)展函數(shù)，

6、然后根據(jù)離焦模型構(gòu)造理想的線擴(kuò)展函數(shù)，利用最小均方誤差擬合確定模糊半徑。由于作用于空間域，無需復(fù)雜的傅立葉變換或迭代運(yùn)算，因此該方法速度很快，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性和精確性：針對(duì)常見的高斯噪聲現(xiàn)象，結(jié)合基于塊的評(píng)估算法和基于濾波的評(píng)估算法的優(yōu)點(diǎn)，提出一種快速的噪聲估計(jì)方法，首先對(duì)噪聲圖像預(yù)濾波，對(duì)濾波后的圖像分塊，計(jì)算各塊的局部標(biāo)準(zhǔn)差，采用頻數(shù)最大的標(biāo)準(zhǔn)差作為噪聲估計(jì)，結(jié)果證實(shí)該方法在相當(dāng)大的范圍內(nèi)是精確、有效的。 分別從